一文读懂循环神经网络!
机器学习算法与Python实战
共 3820字,需浏览 8分钟
· 2021-09-23
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AI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语,都离不开一种特殊的循环神经网络(RNN):长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)。
△ 梯度更新规则
△ 逐个处理向量序列
△ 把隐藏状态传递给下个时间步
△ RNN单元
△ 无Tanh函数的向量变换
△ 有Tanh函数的向量变换
△ LSTM单元及其运算
核心概念
Sigmoid
△ Sigmoid输出区间为(0, 1)
遗忘门
△ 遗忘门操作
输入门
△ 输入门操作
单元状态
△ 计算单元状态
输出门
△ 输出门操作
代码示例
首先,我们连接了先前的隐藏状态和当前输入,这里定义为变量combine; 把combine变量传递到遗忘层中,以删除不相关数据;
再用combine变量创建一个候选层,用来保留可能要添加到单元状态中的值;
变量combine也要传递给输出层,来决定应把候选层中的哪些数据添加到新的单元状态中;
新的单元状态可根据遗忘层、候选层和输入层和先前的单元状态来计算得到;
再计算当前单元输出;
最后把输出和新的单元状态逐点相乘可得到新的隐藏状态。
△ GRU单元结构
更新门
重置门
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