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《人工智能与Python程序设计》——循环神经网络的原理和实现
人工智能与Python程序设计教研组
如何使用神经网络处理自然语言文档?
•自然语言是一个由字或词等符号(token)组成的序列
–长度可变
–顺序会对自然语言的语义产生影响
–词语之间具有依赖关系
•自然语言处理要求我们使用能对序列进行建模的神经网络模型
回顾:基于循环神经网络的语言模型
•基于循环神经网络的语言模型(RecurrentNeuralNetworks,RNN)
–RNN语言模型分析
–优点
•可以处理任意长度的输入
•当前时间的计算可以利用之前的信息
•模型大小并不随输入的长度变化
•在这节课中我们将介绍如何使用PyTorch搭建一个循环神经网络
循环神经网络
•循环神经网络的结构
–具有一组隐状态(hiddenstate)向量:ℎ
–隐状态向量ℎ由当前输入和前一个隐状态向量决定ℎ
−1
–在给定一个输入序列=(,,…,…),“循环的”更新ℎ
12
ℎ=ቊ0if=0
ℎ,otherwise
−1
循环神经网络建模文本数据
•基本思路
thestudentsopenedtheir
–逐步给定输入,每个步骤得到一个表示(称为隐含表示)
–当前时刻的表示基于当前输入和前一时刻表示计算得来
−1
循环神经网络建模文本数据
•基本思路
1234
thestudentsopenedtheir
1
1
RNN
函数定义:
,=++
•(,)→01ℎ01
011
第1个时刻的表示:编码了第1个时刻为止的所有信息
循环神经网络建模文本数据
•基本思路
1234
thestudentsopenedtheir
1
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