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????????將講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN之前,我先拋出幾個疑問:為什么發(fā)明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡?它的出現(xiàn)背景是怎樣的?這些問題可以幫助我們更好的去理解RNN。下面我來逐一解答。

一、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡誕生的背景

? ? ? ??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的誕生主要是為了解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡在處理序列數(shù)據(jù)時的局限性,尤其是它們無法有效捕獲和利用時間序列或序列數(shù)據(jù)中的順序依賴信息。

(1)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性

① 獨立性假設

? ? ? ? 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡假設輸入數(shù)據(jù)之間相互獨立,這與實際情況下許多數(shù)據(jù)集的自然屬性相悖。在自然語言和視頻流等應用中,每個元素都與時間上下文緊密相關(guān),網(wǎng)絡需要捕捉到這些信息才能進行有效的特征提取和模式識別

② 信息傳遞的單向性

????????前饋網(wǎng)絡的信息傳遞是單向的,從輸入層流向輸出層,中間無環(huán)路。這使得信息只能按照一個方向流動,限制了信息反饋和動態(tài)更新,不利于處理序列數(shù)據(jù)中常見的長距離依賴問題。

③ 缺乏記憶能力

????????前饋網(wǎng)絡缺乏“記憶”能力,無法存儲先前的輸入信息,無法共享在不同時間學習到的特征,這對于時序數(shù)據(jù)的處理是一個重大缺陷。例如,當預測一句話中的下一個單詞時,網(wǎng)絡需要“記住”前面的語境。

(2)序列數(shù)據(jù)的需求增加

????????隨著自然語言處理、語音識別、音樂生成、視頻分析等領域的發(fā)展,對能夠理解和生成序列數(shù)據(jù)的模型需求日益增長。這些領域的任務往往需要模型能夠理解和生成基于時間或位置依賴的輸出。

① 自然語言處理

????????語言是由詞匯按特定順序組成的,詞序影響語義解析。自然語言處理任務,如機器翻譯和情感分析,需要模型理解文本中詞與詞之間的時間先后關(guān)系。

② 語音識別與音樂生成

????????語音信號具有明顯的時間序列特性,識別或生成語音需要模型具備處理時序信息的能力。音樂生成亦是如此,音符的順序直接影響旋律的流暢度和和諧度。

③ 視頻分析

????????視頻數(shù)據(jù)可以看作是一系列連續(xù)的圖像幀,各幀之間存在強時間關(guān)聯(lián)。視頻分析任務,如動作識別,需要網(wǎng)絡能夠處理這種時間序列信息。

二、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)

? ? ? ? 那么循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡是如何通過結(jié)構(gòu)設計來解決上述傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡遇到的問題呢?下面讓我們看看單層RNN的結(jié)構(gòu)設計

(1)單層RNN的結(jié)構(gòu)設計

?①?解釋RNN處理時間序列

② 結(jié)構(gòu)設計

?

????????與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡不同,RNN中的每個時間步的神經(jīng)元不僅接受當前時間步的輸入數(shù)據(jù),還接受上一時間步的隱藏狀態(tài)信息。這個隱藏狀態(tài)可以視為網(wǎng)絡對序列到目前為止所見信息的一種“記憶”。每次迭代都基于前一時間步的輸出和當前的輸入。

有時候也把RNN的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)折疊起來表示:

RNN循環(huán)結(jié)構(gòu)的兩種畫法
RNN單元的解釋

這種圖太抽象,難以理解。可以借助動圖來說明。

③ 符號解釋

帶符號的RNN循環(huán)結(jié)構(gòu)

????????上圖中前一個時間步得到的激活值a會傳遞給下一個時間步。在RNN中想要預測\hat y^{<3>}不僅用到了x^{<3>}還用到了之前的x^{<1>},x^{<2>}。但如圖所示RNN在預測\hat y^{<3>}沒有用到其之后的x^{<4>},...,x^{<T_x>}這是它的局限性(可以通過雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡解決,之后寫文章介紹)。

a^{<1>} = g(W_{aa}a^{<0>}+W_{ax}x^{<1>}+b_a)

\hat y^{<1>} = g(W_{ya}a^{<1>}+b_y)

通常初始化激活值a^{<0>}設置成零向量。其他激活值a^{<t>}和預測值\hat y^{<t>}的公式如上所示。

(2)不同類型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

????????循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)因其靈活性能夠適應不同類型的任務,具體可以分為以下幾種常見的模式。

① 一對多

????????音樂生成是一個典型的一對多場景。這類任務中,網(wǎng)絡通常從一個初始輸入(如一個起始音符或音樂風格的編碼)開始,然后生成一個序列輸出(即后續(xù)的音符序列),形成完整的音樂作品。RNN在此過程中能夠捕捉到序列內(nèi)部的依賴關(guān)系,生成連貫的音樂流。

② 多對一

????????情感分析是多對一任務的代表。在這樣的任務里,網(wǎng)絡接收一個序列輸入(如一句話或一段文本),并通過整個序列的處理,最終產(chǎn)生單個輸出值(例如,這段文本的情感分類標簽,如正面、負面或中立)。網(wǎng)絡學習在整個輸入序列中提取特征,用于做出整體判斷。

③ 多對多(輸出長度等于輸出長度)

????????命名實體識別(NER)是多對多任務的實例。在命名實體識別中,輸入是一個文本序列,輸出是對文本中每個單詞或標記的分類(如人名、地點、組織等)。

④ 多對多(輸出長度不等于輸入長度)

????????機器翻譯是多對多任務的實例。在機器翻譯任務中,輸入是一個語言的句子序列,輸出是另一個語言的等價翻譯序列,兩個序列通常長度不一,要求模型既能理解輸入序列的結(jié)構(gòu)和語義,又能生成相應長度和語義的輸出序列。

http://www.risenshineclean.com/news/8180.html

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