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2023必威体育精装版整理收集do
something
口为什么有BP神经网络,CN,还要RN?
传统神经网络(包括N),输入和输出都是互相
独立的。
有些任务用人工神经网络、CNN解决不了
图像上的猫和狗是分隔开的,但有些任务,
后续的输出和之前的内窒是相关的
言处理任务中,输入和输出之间不独立
“我是中国人,我的母语是
RNN引入“记忆”的概念
变更的只是输入或者memory
循环2字来源于其每个元素都执行相同的任务。
但是输出依赖于输入和“记忆”
做预测不只依赖于input,
还依赖于之前的部分信息,会把它存在memory
RNN的结构
口简单来看,把序列按时间展开
为了体现RNN的循环性,可以将多层od起来,
0每个部分看做一个ce‖,处理过程模一样
0
t+I
W
0→0→
Unfold
背景:要完成一个任务Languagemodel):一句话知道出现的若干个词情况下,
出现下一个词会出现什么。
(有一个序列,在这个序列前n个element知道情况下去推断下-个element)
是中国人
W
W
Unfold
W
W
在当前以eP的输入我
口X是时间t处的输入
是中国人
口S是时间t处的“记忆”,S=UX+WS-),f可以是tamh等
口0是时间t出的输出,比如是预测下个词的话,可能是
softmax输出的属于每个候选词的概率,0=softmax(s
口可以把隐状态S视作“记忆体”,捕捉了之前时间点上
的信息。
口输出0由当前时间及之前所有的“记忆”共同计算得到。
口很可惜,实际应用中,S并不能捕捉和保留之前所有信
息(记忆有限?)矩阵5维度容量有限,
口不同于QN,这里的RNN其实整个神经网络都共享一组参
数(U,V,w),极大减小了需要训练和预估的参数量
口图中的0在有些任务下是不存在的,比如文本情感分析,
其实只需要最后的output:结果就行
文本分类,在当前任何部分都可以做总结,输出结果,但
是不一定准确。任务是需要看完整个文本给出一个结果。
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