今天简单聊聊循环神经网络(Recurrent Neural Network RNN):就是用来专门处理序列数据(后面的数据跟前面的数据有关系)或是有时间依赖的数据的神经网络,也是人工神经网络(ANN)的一种.常应用于自然语言处理(NLP):文本生成,语言建模,机器翻译,情感翻译等.时间序列预测:股市预测,气象预测,传感器数据分析等.语音识别:将语音转换成文字.音乐生成:通过学习音乐的时许模式来生成新音乐曲等方面.RNN网络内部结构:词嵌入层,RNN循环层,全连接层.词嵌入层:主要是将词转换为词向量.具体过程.输入一个句子,用jieba库将这个句子切分为多个词装入一个列表里面.然后去重.转换成token(词元)单元,然后使用enumerate()函数生成相应的序列索引.词嵌入层通过序列索引找到相应的token,按照embedding库转换成指定维度的词向量,传给后面的模型.RNN循环层:两个输入输入,两个输出:输入Xt,添加权重和偏置,隐藏状态开启Ht-1,初始h0,然后给Ht-1,添加权重和偏置,在这个神经元里面开启循环Ht,最后输出.权重和偏置,输出Yt.全连接层同人工神经网络全连接层一样.
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