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循环神经网络
循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。 为了向神经网络提供上下文信息，我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。 2.循环神经网络（RNN）简介 为了理解循环神经网络（RNN），我们首先来看一下图1所示的简单架构。 如图2所示，神经网络的前半部分的特征在于函数Z（t）= X（t）* W in，神经网络的后半部分形式为Y（t）= Z（t）* W out。 循环神经网络（RNN）与传统神经网络不同，因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。 ? 图4 循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时，我们将使用TensorFlow。如图4所示，你不需要手动构建网络，因为TensorFlow库中已经支持一些鲁棒（robust）的RNN模型。
1.2K80发布于 2018-04-27 - 来自专栏Lansonli技术博客
循环神经网络
学习目标 目标 了解序列模型相关概念 掌握循环神经网络原理 应用 应用RNN原理手写一个RNN的前向和反向传播过程 4.1.1 序列模型 4.1.1.1 定义 通常在自然语言、音频、视频以及其它序列数据的模型 _ 序列数据的输入输出长度不固定 4.1.2 循环神经网络 循环(递归)神经网络（RNN）是神经网络的一种。RNN将状态在自身网络中循环传递，可以接受时间序列结构输入。 多对一：序列输入到输出，如情感分析，分类正面负面情绪 多对多：序列输入到序列的输出，如机器翻译,称之为编解码网络 同步多对多：同步序列输入到同步输出，如文本生成，视频每一帧的分类，也称之为序列生成 这是循环神经网络的一些结构以及场景 g2(V{s_t}+b_{y})ot=g2(Vst+by) g1,g2g1,g2:表示激活函数，g1:tanh/relu, g2:sigmoid、softmax其中如果将公式展开： 循环神经网络的输出值 4.1.6 总结 掌握循环神经网络模型的种类及场景 掌握循环神经网络原理 输入词的表示 交叉熵损失 前向传播与反向传播过程
69820发布于 2021-10-09 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】循环神经网络04：循环神经网络
于是基于循环计算的隐状态神经网络被命名为循环神经网络（recurrent neural network）。在循环神经网络中执行式(5)计算的层称为循环层（recurrent layer）。 有许多不同的方法可以构建循环神经网络，由式(5)定义的隐状态的循环神经网络是非常常见的一种。 值得一提的是，即使在不同的时间步，循环神经网络也总是使用这些模型参数。因此，循环神经网络的参数开销不会随着时间步的增加而增加。 图1展示了循环神经网络在3个相邻时间步的计算逻辑。 在接下来的小节中，我们将基于循环神经网络实现字符级语言模型，并使用困惑度来评估这样的模型。 小结 对隐状态使用循环计算的神经网络称为循环神经网络（RNN）。 循环神经网络的隐状态可以捕获直到当前时间步序列的历史信息。 循环神经网络模型的参数数量不会随着时间步的增加而增加。 我们可以使用循环神经网络创建字符级语言模型。
35510编辑于 2025-04-20 循环神经网络RNN
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的人工神经网络，它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成等多个领域有着广泛的应用 与传统的前馈神经网络不同，RNN具有处理序列数据的能力，能够记住过去的信息，并利用这些信息影响当前的输出。 RNN的结构循环层：在RNN中，循环层包含一系列的神经元，每个神经元都有一个隐藏状态。在每个时间步，神经元接收当前的输入和前一时间步的隐藏状态，然后更新自己的隐藏状态，并产生一个输出。 循环权重：除了输入权重外，RNN还有循环权重，它决定了前一时刻的隐藏状态如何影响当前时刻的隐藏状态。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在处理序列数据时非常有效，如文本、语音和音乐等。
66410编辑于 2024-08-09- 来自专栏月梦·剑心的技术专栏
循环神经网络初探
前言 循环神经网络初探 不同于一张张独立的图像数据的处理，很多序列数据需要考虑到上下文信息，因此引入了循环神经网络(RNN)来进行序列数据的建模。 春恋慕 1.循环神经网络结构 1.1循环核 通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取。 上图所示为一个循环核，循环核中部拥有多个记忆体，可以指定记忆体的个数，改变记忆容量。 1.2循环核按时间步展开 循环神经网络借助循环核提取时间特征后，送入全连接网络。yt层就是一个全连接网络，借助全连接网络完成序列数据的预测。 1.3循环计算层 每个循环核构成一层循环计算层，循环计算层的层数向着输出方向增长。 其中每个循环核的记忆体的个数是根据需求任意指定的。 2.循环网络的计算过程 2.1单个字母预测 本章以字母序列预测为例，深入详细探讨循环神经网络的计算过程。字母预测任务：遇到a预测出b，遇到b预测出c，遇到c预测出d，遇到d预测出e，遇到e预测出a。
45630编辑于 2022-09-14 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
循环神经网络(RNN)
循环神经网络(recurrent neural network， RNN)，也叫递归神经网络。 循环神经网络通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别，语音模型以及自然语言生成等任务上。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? 简单循环神经网络 我们先来看一个非常简单的循环神经网络，叫简单循环网络（Simple Recurrent Net-work，SRN）[Elman, 1990]。 ，图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ?
1.5K60发布于 2018-04-08 - 来自专栏决胜机器学习
循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法
循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这一章开始讲循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），是与卷积神经网络不同的神经网络结构 三、使用RNN原因 使用RNN，而不是用标准的神经网络，主要原因如下： 1、输入、输出的长度可以不一样，可以只有一个输入而有多个输出，也可以有多个输入只有一个输出等。 这个特点是至关重要的，直接导致无法使用传统的神经网络，因为对于每个样本的训练都不一样。 ?
1.1K50发布于 2018-03-29 - 来自专栏机器学习入门与实战
循环神经网络（RNN）
什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络 **双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ? 在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方向）怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项，直到输出所有地预测结果。 其它类型的RNN **One to one：**这个可能没有那么重要，这就是一个小型的标准的神经网络，输入?然后得到输出?。 **One to many：**音乐生成，你的目标是使用一个神经网络输出一些音符。对应于一段音乐，输入?
1.4K20发布于 2019-11-20 - 来自专栏从流域到海域
循环神经网络模型
一个标准的循环神经网络如图所示，在网络的每一个时间步ttt，它接受前一层的激活函数值a<t−1>a^{<t-1>}a<t−1>和输入x<t>x^{<t>} 循环神经网络的反向传播同其他网络一致，按反方向计算导数，编程时框架会自动帮我们处理反向传播，但了解其基本原理也是有助益的。 ?
67430发布于 2019-05-26 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习-神经网络】循环神经网络
在前面两篇文章中，我们分别介绍了神经网络的基础概念和最简单的MLP，以及适用于图像处理的CNN。从中我们可以意识到，不同结构的神经网络具有不同的特点，在不同任务上具有自己的优势。 这就是本文要介绍的循环神经网络（recurrent neural networks，RNN）。 一、循环神经网络的基本原理 我们先从最简单的模型开始考虑。 因此，这样重复的网络结构可以用图2中的循环来表示，称为循环神经网络。 图2 RNN的循环表示 RNN的输入与输出并不一定要像上面展示的一样，在每一时刻都有一个输入样本和一个预测输出。 二、门控循环单元 本节，我们就来介绍一种较为简单的设计——门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）。 在测试时，MLP同样只接受测试集第一个时间步的数据，以和GRU相同的方式进行自循环预测。
72300编辑于 2025-01-22 - 来自专栏数据探索君
循环神经网络（RNN）是如何循环的？
循环神经网络（RNN：Recurrent Neural Network）是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环？ 顾名思义，一个时序当前的状态又被输入到网络中，和下一时刻的输入一起被训练，形成了回路，称之为循环。 image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样： image.png 每个时刻有两个输入一个输出：输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数，输出当前时刻的训练结果。 为什么用循环神经网络处理时序问题？ 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息，当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的，充分利用好之前时刻数据的隐藏信息，能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。 典型的循环神经网络：LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短，指之前时刻的有用数据长度可以不一致，比如上面的例子，”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字
2.4K00发布于 2019-08-26 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】现代循环神经网络04：双向循环神经网络
二、双向模型 如果我们希望在循环神经网络中拥有一种机制，使之能够提供与隐马尔可夫模型类似的前瞻能力，我们就需要修改循环神经网络的设计。 在来自Transformers的双向编码器表示（BERT）和情感分析：使用循环神经网络中，我们将介绍如何使用双向循环神经网络编码文本序列。 三、双向循环神经网络的错误应用 由于双向循环神经网络使用了过去的和未来的数据，所以我们不能盲目地将这一语言模型应用于任何预测任务。 关于如何更有效地使用双向循环神经网络的讨论，请参阅情感分析：使用循环神经网络中的情感分类应用。 小结 在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。 双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。 双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。 由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。
28510编辑于 2025-05-04 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】现代循环神经网络03：深度循环神经网络
而在循环神经网络中，我们首先需要确定如何添加更多的层，以及在哪里添加额外的非线性，因此这个问题有点棘手。 后续的讨论主要集中在经典的循环神经网络模型上，但是这些讨论也适应于其他序列模型。 另外，用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态来代替式(1)中的隐状态进行计算，可以很容易地得到深度门控循环神经网络或深度长短期记忆神经网络。 有许多不同风格的深度循环神经网络，如长短期记忆网络、门控循环单元、或经典循环神经网络。这些模型在深度学习框架的高级API中都有涵盖。 总体而言，深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和截断）来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。
32410编辑于 2025-05-03 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
循环神经网络(RNN)简介
循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上，循环神经网络会记忆之前时刻的信息，并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图： ? 按时间展开后为： ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的，因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 需要指出的是，理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列，然而在实际训练过程中，如果序列过长，一方面会导致优化是出现梯度消失或梯度爆炸问题，另一方面，展开后的前馈神经网络会占用过大的内存，所以在实际中一般都会规定一个最大长度
1.1K10发布于 2020-01-17 - 来自专栏企鹅号快讯
几种循环神经网络介绍
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。 循环神经网络中一些重要的设计模式包括以下几种： 1. 每个时间步都有输出，并且隐藏单元之间有循环连接的循环网络，如上图所 示。 2. 每个时间步都产生一个输出，只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间 有循环连接的循环网络。 3. 隐藏单元之间存在循环连接，但读取整个序列后产生单个输出的循环网络。 任何图灵可计算的函数都可以通过这样一个有限维的循环网络计算，在这个意义上上图的循环神经网络是万能的。 关于时间展开的循环神经网络，在序列结束时具有单个输出。这样的网络可以用于概括序列并产生用于进一步处理的固定大小的表示。
1.2K90发布于 2018-02-28 - 来自专栏人工智能
循环神经网络之LSTM
01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分，说到构成其网络模型：输入层包含一系列时序：x0, x1, ..., xt，隐含层是实现 Long-term 记忆的关键，中间的单元不仅接受某个输入 03 — LSTM变形之GRU 对LSTM的有一种改动版本叫做带门的循环单元（Gated Recurrent Unit），简称为 GRU，在2014年由 Cho 等人提出，它将遗忘门和输入门结合为一个“ 其输出 ht 的更新公式为： 以上这些就是LSTM的分步解析，清楚这些后，我们基本就能了解LSTM的数据流动原理，以及介绍了2014年Cho提出的更简洁的LSTM版本GRU，接下来，介绍卷积神经网络和循环神经网络的实际应用
1K80发布于 2018-01-29 - 来自专栏xiaosen
RNN-循环神经网络
词嵌入层 RNN网络层 RNN 网络原理 这一节我们学习循环神经网络，RNN~~ 自然语言处理（Nature language Processing, NLP）研究的主要是通过计算机算法来理解自然语言 nn.Embedding是用于创建词嵌入层的模块，它允许我们将词汇表中的每个词映射到一个高维向量空间中的向量，从而将离散的词表示转化为连续的向量表示，便于神经网络处理。 为了能够表示出数据的序列关系我们需要使用循环神经网络对数据进行建模，RNN 是一个具有记忆功能的网络，它作用于处理带有序列特点的样本数据。 循环网络网络可以有多个神经元，多少个神经元就相当于是输出多少维度的词。 每个神经元内部还是使用像以往神经网络的激活函数和w、b权重。
40000编辑于 2024-05-24 - 来自专栏用户2442861的专栏
循环神经网络——实现LSTM
gitbook阅读地址：循环神经网络--实现LSTM · 超智能体 梯度消失和梯度爆炸 网络回忆：在《循环神经网络——介绍》中提到循环神经网络用相同的方式处理每个时刻的数据。 设计目的：我们希望循环神经网络可以将过去时刻发生的状态信息传递给当前时刻的计算中。 实际问题：但普通的RNN结构却难以传递相隔较远的信息。 可以理解成神经网络(RNN整体)中加入其他神经网络(gates)，而这些gates只是控制数级，控制信息的流动量。 普通RNN与LSTM的比较 下面为了加深理解循环神经网络的核心，再来和YJango一起比较一下普通RNN和LSTM的区别。 介绍完《循环神经网络——实现LSTM》后， 接下来的第三篇《循环神经网络——代码》就是用tensorflow从头来实现网络内容。
1.3K20发布于 2018-09-19 - 来自专栏TechBlog
循环神经网络入门基础
循环神经网络 序列数据 序列数据是常见的数据类型，前后数据通常具有关联性 例如 “Cats average 15 hours of sleep a day” 语言模型 语言模型是自然语言处理 (NLP RNN—循环神经网络（Recurrent neural network） RNN 是针对序列数据而生的神经网络结构，核心在于循环使用网络层参数，避免时间步增大带来的参数激增，并引入**隐藏状态（Hidden RNN特性： 循环神经网络的隐藏状态可以捕捉截至当前时间步的序列的历史信息； 循环神经网络模型参数的数量不随时间步的增加而增长。 GRU—门控循环单元 引入门的循环网络缓解RNN梯度消失带来的问题，引入门概念，来控制信息流动，使模型更好的记住长远时期的信息，并缓解梯度消失。
44030编辑于 2023-07-05 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】循环神经网络06：循环神经网络的简洁实现
虽然循环神经网络的从零开始实现对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始。 我们构造一个具有256个隐藏单元的单隐藏层的循环神经网络层rnn_layer。事实上，我们还没有讨论多层循环神经网络的意义（这将在深度循环神经网络中介绍）。 现在仅需要将多层理解为一层循环神经网络的输出被用作下一层循环神经网络的输入就足够了。 ，我们为一个完整的循环神经网络模型定义了一个RNNModel类。 小结 深度学习框架的高级API提供了循环神经网络层的实现。 高级API的循环神经网络层返回一个输出和一个更新后的隐状态，我们还需要计算整个模型的输出层。
29210编辑于 2025-04-26
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