时光轴 网站,小公司做网站赚钱吗,信阳网,创意视觉网站循环神经网络#xff08;Recurrent Neural Network#xff0c;简称RNN#xff09;是一种处理序列数据的神经网络结构#xff0c;它具有记忆能力#xff0c;能够捕捉序列中的时序信息。RNN在自然语言处理、时间序列预测等方面有着很多的应用。
一、RNN 的基本结构
RNN的包…循环神经网络Recurrent Neural Network简称RNN是一种处理序列数据的神经网络结构它具有记忆能力能够捕捉序列中的时序信息。RNN在自然语言处理、时间序列预测等方面有着很多的应用。
一、RNN 的基本结构
RNN的包括输入层、隐藏层和输出层。其中隐藏层的状态会随时间步更新并作为下一时间步的输入之一。这种循环连接使得RNN具有记忆能力能够捕捉序列中的长距离依赖关系。
1、单层网络结构
在进一步了解RNN之前先给出最基本的单层网络结构输入是x经过变换为W x b激活函数为f输出y可以表示为yf(W x b)是一个无隐藏的单层感知器。 2、加入隐藏层
在单层网络结构的基础上引入了隐藏层h h 可对序列数据提取特征接着再转换为输出。 RNN中每个步骤权值共享使用的参数UWb相同所有隐藏层都同一个UWb进行更新h2的计算方式和h1类似其计算结果如下 接下来计算RNN的输出y1使用Softmax激活函数 使用和y1相同的参数V和c得到y2y3y4得到如下结构图 如果上面的图不够明显可以看看下面这张图会更清晰一些 二、RNN常见的问题及解决办法
1、梯度消失
梯度消失问题是指 RNN 中的梯度在向后传播时减小或消失的问题。这是由于反向传播过程中梯度的重复乘法这可能导致梯度呈指数下降。所以在激活函数输出时可以将sigmoid换成RELU等其他激活函数使得输出不要太过小。当然也不能都是1否则会引起梯度爆炸。
2、RNN和MLP有什么区别
1RNNs引入了定向循环能够处理输入之间前后关联问题使其能够记住一定序列范围内的信息。
2RNNs网络参数W,U,V是共享的而MLP各层参数间没有直接联系。
3、其他有遇到的问题再补充。。。
