RNN循环卷积神经网络

1.定义

RNN (Recurrent Neural Network,RNN)循环卷积神经网络,用于处理序列数据。

序列数据:按照一定的顺序排列的数据,可以是时间顺序、空间顺序、逻辑顺序。

eg:电影、语言

2.特点

传统神经网络模型无法处理可变长度的输入。
传统神经网络模型

传统神经网络模型无法处理可变长度的输入,但是RNN通过循环的方式对当前输入和历史输入进行处理。
RNN输入示意图

3.应用

  • 对序列数据预测。股票、价格、语言进行预测
  • 结合CNN对静态图像的动态内容进行描述。

RNN举例------猫咪喝水

4.RNN模型扩展------LSTM模型

  1. 简单RNN模型

简单RNN模型就是上述讲的历史状态+现在值作为输入的模型,这种模型缺点是会出现梯度爆炸或梯度消失,为了缓解这种问题出现了LSTM模型。

  • 梯度爆炸:在链式求导和激活函数综合影响下,梯度值过大,导致权重更新过大不可用。
  • 梯度消失:在链式求导和激活函数综合影响下,梯度值趋近于0,导致权重过小不可用。
  1. LTSM模型

LSTM模型对于记忆状态进行过滤和新增给出输出,它相比于传统的RNN模型降低了梯度消失和爆炸的可能。

  • 组成:记忆状态,三个sigmoid函数,两个tanH函数。
  • 组成介绍:sigmoid区间0-1,可以控制信息的流量。三个sigmoid函数分别控制遗忘门、输入门、输出门的信息流量。tanH区间-1~1,可以控制信息的增减,分别在输入门和输出门和sigmoid函数共同作用。
  • 具体流程:当前输入与第一个sigmoid函数结合确定有多少历史记忆状态需要过滤掉,然后将过滤后的历史状态与当前输入的某些信息相结合(第2个sigmoid函数和tanH控制是信息流量和增减情况),得到新的记忆状态。

LTSM模型示意图

参考文献:【数之道 09】揭开循环神经网络RNN模型的面纱_哔哩哔哩_bilibili

相关推荐
lucky_lyovo11 分钟前
卷积神经网络--网络性能提升
人工智能·神经网络·cnn
静心问道42 分钟前
TrOCR: 基于Transformer的光学字符识别方法,使用预训练模型
人工智能·深度学习·transformer·多模态
亲持红叶1 小时前
GLU 变种:ReGLU 、 GEGLU 、 SwiGLU
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数
绝顶大聪明9 小时前
【深度学习】神经网络-part2
人工智能·深度学习·神经网络
Danceful_YJ10 小时前
16.使用ResNet网络进行Fashion-Mnist分类
人工智能·深度学习·神经网络·resnet
甄卷13 小时前
李沐动手学深度学习Pytorch-v2笔记【08线性回归+基础优化算法】2
pytorch·深度学习·算法
豆豆13 小时前
神经网络构建
人工智能·深度学习·神经网络
一勺汤15 小时前
多尺度频率辅助类 Mamba 线性注意力模块(MFM),融合频域和空域特征,提升多尺度、复杂场景下的目标检测能力
深度学习·yolo·yolov12·yolo12·yolo12改进·小目标·mamba like
霖0017 小时前
神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·fpga开发
神经星星18 小时前
英伟达实现原子级蛋白质设计突破,高精度生成多达800个残基的蛋白质
人工智能·深度学习·机器学习