潘家园做网站公司,莱芜网站优化方案,郑州网站关,wordpress学院1 递归神经网络结构
一个简单的传统神经网络结构如下图所示#xff1a; 给他一些输入x0,x1,x2 … xt, 经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2 … ht。每次的训练#xff0c;神经元和神经元之间不需要传递任何信息。
递归神经网络和传统神经网络不同的一个点在于 给他一些输入x0,x1,x2 … xt, 经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2 … ht。每次的训练神经元和神经元之间不需要传递任何信息。
递归神经网络和传统神经网络不同的一个点在于每次的训练神经元和神经元之间需要传递一些信息。本次的训练神经元需要使用上一次神经元作用之后的状态信息。类似递归函数一样。 3 传统RNN的瓶颈
如果我们尝试预测这句话 “云飘在天空”里的最后一个词我们只需要参考之前的几个词就可以很容易的得出结果是“天空“ 但是有些时候我们需要之前的更多内容才可以得出结果。假设我们想要预测这句话 ”我家小狗从小接受握手训练所以现在会和人握手”里的最后一个词最近的几个词只能帮助我们限制最后一词的范围如果想进一步缩小这个范围就需要更多之前的内容。当需要的之前内容越来越多时 RNN恐怕很难处理了。 4 LSTM网络
LSTM是一种特殊的RNN, 用来解决长期依赖问题。和传统的RNN一样网络结构是重复的每次的训练神经元和神经元之间需要传递一些信息。传统的RNN每个重复的模块里都有一个简单tanh层。 LSTM拥有同样的结构唯一不同的地方在于每个模块里面的结构不同它里面有4个网络层以一种特殊方式的相互作用。 5 具体怎样相互作用
状态单元(cell state) 可以长期保存某些状态cell state的值通过忘记门层forget gate输入门层input gate layer, 更新门层来控制实现保留多少旧状态更新多少新的状态。 上图中Ct-1就是上一次神经元传递过来的状态信息Ct就是经过本次神经元作用之后更新的状态信息然后继续往后传递。
6 忘记门层(fortget gate layer)输入门层(input gate layer)
首先fortget gate layer使用Ht-1和Xt的值, 经过sigmoid函数作用之后值ft落在0~1之间用来控制需要忘记多少Ct-1里的内容0到1之间的值相当于一个百分比。 接着input gate layer同样使用Ht-1和Xt的值经过sigmoid函数作用之后值it落在01之间然后经过tanh函数作用之后值![img]()落在-11之间-1到1之间的值相当于是减少多少或者增加多少信息。 7 更新层(update layer)
接着通过下图中的函数来更新本单元里的Ct用来传递到下一个单元里去。函数中加号左边用的算式用来控制需要忘记多少Ct-1里的内容加号右边的算式用来控制需要改变多少本单元里的内容是减少还是增加最后相加的结果Ct用来传递到下一个单元里去。 8 输出层(output layer)
接着我们需要决定输出什么使用Ht-1和Xt的值经过sigmoid函数作用之后值Ot落在0~1之间 。然后使用Ct的值经过tanh函数作用之后值变成-1~1之间接着乘以Ot这样就可以控制想要输出的那一部分内容了,变成下一个单元的Ht-1。
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第一阶段零基础入门3-6个月
新手应首先通过少而精的学习看到全景图建立大局观。 通过完成小实验建立信心才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此第一阶段只推荐4本最必要的书而且这些书到了第二、三阶段也能继续用入门以后在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。 第二阶段基础进阶3-6个月
熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后你已经对机器学习有了基本的了解不再是小白了。这时可以开始触类旁通学习热门技术加强实践水平。在深入学习的同时也可以探索自己感兴趣的方向为求职面试打好基础。 第三阶段工作应用 这一阶段你已经不再需要引导只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍对应“商业落地五大方向”中的前两本然后再“哪里不会补哪里”。
