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了解RNN循环神经网络

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  • 系列文章目录
  • 一 、 RNN介绍
    • 1. RNN与全连接网络的区别
    • 2. 单输入多输出的RNN结构
    • 3. 多输入多输出的RNN结构（等长）
    • 3. 多输入多输出的RNN结构（不等长）（Seq2Seq模型）
    • 4. 应用注意力机制
  • 二 、 LSTM介绍
    • 2.1 RNN的结构缺陷
    • 2.2 LSTM整体结构
    • 2.3 总结

一 、 RNN介绍

1. RNN与全连接网络的区别

RNN比全连接神经网络多了参数h0，因此RNN的神经元公式会比全连接神经网络的神经元多一项（f为激励函数）
训练过程与全连接神经网络并无区别：梯度下降原则

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输入是可以多个且有序的，它可以模拟人类阅读的顺序去读取文本或者别的序列化数据，且通过隐藏层神经元的编码，上一个隐藏层神经元的信息可以传递到下一个隐藏层神经元，因而形成一定的记忆能力，能够更好地理解序列化数据。

2. 单输入多输出的RNN结构

这种结构通常应用于输入一个图像，输出描述该图像的文本

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3. 多输入多输出的RNN结构（等长）

由于输入与输出等长，这种结构的用途就比较狭窄，仅限于输入与输出等长的序列数据如诗词文等，作诗机器人就是这么诞生的。
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3. 多输入多输出的RNN结构（不等长）（Seq2Seq模型）

自编码器：
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我们可以利用RNN和自编码器的原理构造一个翻译机器人，同样的，这个自编码器（翻译机器人)的输入也等于输出，只不过输入与输出用不同的语言去表示罢了

两种结构
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4. 应用注意力机制

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二 、 LSTM介绍

Long-Short term memory

2.1 RNN的结构缺陷

RNN结构共享一组（U，W，b），这是RNN结构最重要的特性，不过是由于这个特性，才导致LSTM长短期记忆网络的诞生。
因为（UWb）不变的情况下，梯度在反向传播过程中，不断连乘，数值不是越来越大就是越来越小，这样就出现了梯度爆炸或者梯度消失的情况，所以往往用RNN去训练模型得不到预期的效果。

2.2 LSTM整体结构

与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过内部结构变了，也就是神经元的运算公式变了，而外部结构并没有任何变化，因此之前提及的RNN各种结构都能用LSTM来替换。
LSTM的神经元加入了输入门i、遗忘门f、输出门o和内部记忆单元c
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遗忘门f ：控制输入X和上一层隐藏层输出h被遗忘的程度大小
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输入门i ：控制输入X和当前计算的状态更新到记忆单元的程度大小
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内部记忆单元
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输出门o ：控制输入X和当前输出取决于当前记忆单元的程度大小
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公式参数解释】
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2.3 总结

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    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他