【pytorch】现代循环神经网络-2

1 双向循环神经网络(Bi-RNN)

具有单个隐藏层的双向循环神经网络的架构如图所示:

对于任意时间步t,给定一个小批量的输入数据 Xt ∈ Rn×d (样本数n,每个示例中的输入数d),并且令隐藏层激活函数为ϕ。在双向架构中,我们设该时间步的前向和反向隐状态分别为 →Ht ∈ Rn×h和←Ht ∈ Rn×h,其中h是隐藏单元的数目。前向和反向隐状态的更新如下:

将前向隐状态→Ht 和反向隐状态←Ht连接起来,获得需要送入输出层的隐状态Ht ∈ Rn×2h。在具有多个隐藏层的深度双向循环神经网络中,该信息作为输入传递到下一个双向层。最后,输出层计算得到的输出为 Ot ∈ Rn×q(q是输出单元的数目):

双向循环神经网络的一个关键特性是:使用来自序列两端的信息来估计输出。也就是说,我们使用来自过去和未来的观测信息来预测当前的观测。存在问题如下:

(1)在训练期间,我们能够利用过去和未来的数据来估计现在空缺的词;而在测试期间,我们只有过去的数据,因此精度将会很差。

(2)双向循环神经网络的计算速度非常慢。其主要原因是网络的前向传播需要在双向层中进行前向和后向递归,并且网络的反向传播还依赖于前向传播的结果。因此,梯度求解将有一个非常长的链。

**双向层的使用在实践中非常少,并且仅仅应用于部分场合。**例如,填充缺失的单词、词元注释(例如,用于命名实体识别)以及作为序列处理流水线中的一个步骤对序列进行编码(例如,用于机器翻译)。

相关推荐
星期天要睡觉15 分钟前
计算机视觉(opencv)实战二十一——基于 SIFT 和 FLANN 的指纹图像匹配与认证
人工智能·opencv·计算机视觉
victory043119 分钟前
wav2vec微调进行疾病语音分类任务
人工智能·分类·数据挖掘
semantist@语校26 分钟前
第二十篇|SAMU教育学院的教育数据剖析:制度阈值、能力矩阵与升学网络
大数据·数据库·人工智能·百度·语言模型·矩阵·prompt
IT_陈寒43 分钟前
React 性能优化必杀技:这5个Hook组合让你的应用提速50%!
前端·人工智能·后端
剪一朵云爱着1 小时前
一文入门:机器学习
人工智能·机器学习
hi0_61 小时前
机器学习实战(一): 什么是机器学习
人工智能·机器学习·机器人·机器学习实战
ChinaRainbowSea1 小时前
9. LangChain4j + 整合 Spring Boot
java·人工智能·spring boot·后端·spring·langchain·ai编程
有Li2 小时前
基于联邦学习与神经架构搜索的可泛化重建:用于加速磁共振成像|文献速递-最新医学人工智能文献
论文阅读·人工智能·文献·医学生
桃花键神2 小时前
从传统到智能:3D 建模流程的演进与 AI 趋势 —— 以 Blender 为例
人工智能·3d·blender
星期天要睡觉2 小时前
计算机视觉(opencv)实战十七——图像直方图均衡化
人工智能·opencv·计算机视觉