nn.RNN解析

以下是RNN的计算公式,t时刻的隐藏状态H(t)等于前一时刻隐藏状态H(t-1)乘以参数矩阵,再加t时刻的输入x(t)乘以参数矩阵,最后再通过激活函数,等到t时刻隐藏状态。

下图是输出input和初始化的隐藏状态,当参数batch_first = True时候,输入是(batch_size,Sequence_length,input_size),参数batch_first = False的时候,输入是
(Sequence_length,batch_size,input_size)

h_0就是初始时刻的隐藏状态hidden state,一般情况下,输入是(D*num_layers,N,H_out)

  • D:如果是双向RNN则为2,如果是单向RNN则为1
  • num_layers: 是RNN的层数
  • N:Batch_size 大小
  • H_in :input size
  • H_out : hidden_size
    写到这里也就把RNN的传入参数给将明白了,主要就是初始隐藏态和input

    输出
  • 输出分别输出最后一个时刻的隐藏态以及所有时刻隐藏态的堆叠,作为输出outputs
  • outputs: 当batch_first = True时,输出为(batch_size,Sequence_length,hidden_size * D);当batch_first = False 的时候,输出为(Sequence_length,Batch_size,hidden_size*D)
  • h_n: 输出为(D*num_layers,Batch_size,hidden_size)
  • 参数 D 同上面一样,这里不在赘述。

    示例:

    RNN 返回值中 outputs 和 hidden_n的关系
    由下图可知,outputs最后一个时间步的输出就是hidden_n
相关推荐
非门由也44 分钟前
《sklearn机器学习——特征提取》
人工智能·机器学习·sklearn
机器学习之心2 小时前
基于CNN的航空发动机剩余寿命预测 (MATLAB实现)
人工智能·matlab·cnn
钝挫力PROGRAMER2 小时前
AI中的“预训练”是什么意思
人工智能
Godspeed Zhao2 小时前
自动驾驶中的传感器技术39——Radar(0)
人工智能·机器学习·自动驾驶·毫米波雷达
idealmu3 小时前
知识蒸馏(KD)详解一:认识一下BERT 模型
人工智能·深度学习·bert
Cathyqiii3 小时前
生成对抗网络(GAN)
人工智能·深度学习·计算机视觉
ai产品老杨4 小时前
打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程的智慧工业开源了
人工智能·开源·音视频·能源
小陈phd5 小时前
高级RAG策略学习(五)——llama_index实现上下文窗口增强检索RAG
人工智能
凯禾瑞华养老实训室6 小时前
人才教育导向下:老年生活照护实训室助力提升学生老年照护服务能力
人工智能
湫兮之风7 小时前
Opencv: cv::LUT()深入解析图像块快速查表变换
人工智能·opencv·计算机视觉