循环神经网络(RNN) | 项目还不成熟 |还在初级阶段


一,定义

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种深度学习神经网络架构,专门设计用于处理序列数据,如时间序列数据、自然语言文本等(一般用来解决序列问题)。

因为它们具有一种循环的结构,可以在处理每个时间步的输入时保留一些记忆。可以捕捉先前时间步的信息,并将其传递到当前时间步,然后再使用前面的知识进行模拟。

简单的来说,RNN 通过序列顺序关系(后面的数据跟前面的数据有关系),来拟合一个循环模型,通过这个模型来计算最终的结果


这样说或许比较抽象,我们来看下面的一个例子

样例1

有一个小孩子叫做 李富贵,李富贵正在和她的爸妈在果园里面玩,他说了两句话

样例2

还有一个小孩子叫做 玛卡巴卡 , 玛卡巴卡 正在和他的爸妈在逛商场,他也说了两句话

这两句话是有前后的关系,这种最后的结果是和前后的序列有关的,像这样的模型可以使用 RNN 来进行拟合。


二,循环神经网络的基础知识


1,循环神经网络的基本思路

1, 完成数据的处理

2, 完成网格结构的建立(建立第 n 层的网格结构)

3, 完成网格结构上下层之间的关系

4, 完成模型的编译,训练模型

5, 最后的使用模型来进行后面的预测

简单的来看,我们在建立循环神经网络的过程更像是一种建筑高楼的过程,在建筑高楼的时候我们先建立每一层的网格结构,然后我们再建立网格结构的上下楼的通道。

不得不提到的是神经网络的构建是有不同框架的,我们本次学习首先了解一些简单的框架。


2, , 项目实践

可以说这个项目可能是我们所涉及到的最难搞得一个项目了,本神经网络即使学习到现在还是存在很多信息的盲点,以及项目中的内容很多还是一知半

未完结...

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