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广东省建设厅投诉网站,蓝顿长沙网站制作公司,百度推广是做什么的,园林景观设计效果图文章目录 循环神经网络LSTM词嵌入skip-Gram模型N-Gram模型词性预测RNN循环神经网络的基础模块实现RNN识别图片RNN时间序列预测词向量模块词向量运用N-Gram模型lstm词性预测 循环神经网络 这个网络主要用来处理序列信息,之前处理图片时大部分是分析图片的结构信息, 什么是序列信… 文章目录 循环神经网络LSTM词嵌入skip-Gram模型N-Gram模型词性预测RNN循环神经网络的基础模块实现RNN识别图片RNN时间序列预测词向量模块词向量运用N-Gram模型lstm词性预测 循环神经网络 这个网络主要用来处理序列信息,之前处理图片时大部分是分析图片的结构信息, 什么是序列信息,比如文本,音乐,视频,DNA都可以看做序列信息,这些前后都是有关联的,循环神经网络将会在这些数据中分析他们前后的逻辑,找出关联的部分,从而模拟它们,推导它们的含义和作用,从这个角度看,RNN相比CNN是一次飞跃式进步,这意味着RNN将会产生类似逻辑思维的东西,比如新出的ChatGPT,它已经具备了一定程度的逻辑思维能力,但是从来没有人教给他如何推导,它从那些序列信息中学习到了逻辑思维,模仿了这种逻辑思维,人工智能的潜力在RNN网络中才真正的释放出来! 已经有人在用RNN推导DNA序列和蛋白质结构信息了,人工智能真的能给我们带来不同的视角来观察我们自己! 而文本信息和图片信息的不同之处在于其前后连贯,具备逻辑性,其含义和时间和记忆相关,不再是分类和识别问题,而是涉及到了文本的理解问题 这就让语义分析变得虚无缥缈起来 比如举例, 1.我说汉语,今天我坐飞机到了美国. 2.我说意大利语,今天我坐飞机到了美国.那么我可能是哪个国家的人? 这涉及到语言的逻辑分析,文本的理解,如何让神经网络在接受大量的文本后理解那些语言的含义是一个巨大的问题 有人提出了循环神经网络的概念 即当前的输入输出受到之前记忆的影响,即使输入相同,但是因为记忆不同,所以输出也会不同 如果把文本看做一个序列,那么对文本的处理,就可以循环进行,总是如此,对于每个数据输入点都施加记忆的影响,这样循环下去,这就是循环神经网络 当然,上述中的数据流看似每个输入点都被添加了不同的记忆,实际上他们使用了参数共享,施加的是同一记忆,这样就保证不管序列的长短,他们的向其施加的参数是类似的,保证了序列处理的连续性 这种结构为每个词语建立了相应的逻辑映射关系,有助于发现隐含在语言中的逻辑,但是比较明显的问题是如果词语相距甚远而又存在逻辑关系,就会出现强记忆(类似于人类总是对最近的事情记忆尤深)和强遗忘(对相距甚远的记忆进行遗忘)情况,导致逻辑关系不连贯,错误 比如我生在中国,…(差距1000字,介绍中国风景地貌和外国地貌语言,不涉及中国的语言文化),我说汉语,那么就很难把中国和汉语联系起来,这个问题被称为长时依赖问题 于是有人提出了LSTM和GRU来解决这个问题 LSTM 标准RNN: 对输入xt和输出ht公式为 即当前输出和上一步ht-1的输出相关,代表了循环网络记忆的特点 Lstm网络: Long Short Term Memory networks 网络结构为: 输入输出门控制着结构的输入和输出,而遗忘门控制着记忆的保留度 即决定哪些是相关的,应该保留哪些记忆,这个筛选过程是自动进行的 内部结构为: 这是三序列LSTM结构,A结构相等,对于当前输入xt,输出ht有如下控制: 通过sigmoid先计算出衰减系数Ft,即对于过去的信息Ht-1保留多少 然后根据Ht-1和xt计算出需要保留新信息的多少,即系数It,以及新接受的信息Ct 然后根据两者的衰减系数Ft和It,乘过去的信息和新信息来得到t时刻的真实记忆状态Ct 当然,对于当前的记忆状态Ct,它融合了之前的输入Ht-1和当前的输入Xt,但是它是不必要全部输出的,它只有一部分是有用的 我们使用Ht-1和Xt计算一个系数决定t时刻要从Ct中输出多少记忆状态到Ht GRU网络结构: gated Recurrent Unit gru提出了更新门的概念,它由遗忘门和输入门合成,同时抛弃了记忆状态Ct,而是将结果直接作为记忆状态向后传播 词嵌入 在进行图像识别时使用的是one-hot编码,对于某一类别用1表示,其他则为0,(0,0,0,1,0),表示第四类 然而对于词语来讲,单词动辄上万,而且大量的单词实际上是有联系的,可以进行归类,比如love,like 新的名词层出不穷,如何让神经网络自学习它们的联系,并且对其预测就需要对这些单词使用一种新的编码方式 (其实我认为作为汉语言来讲,3000个词就足以应对生活和各领域所有的场