深度学习中RNN、LSTM、GRU等循环神经网络的介绍
作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概括来说,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)就是对序列数据进行建模和处理的方法。它可以存储前面看到的数据,并利用这些信息来预测或生成新的序列数据。在现实生活中,许多任务都可以看做序列数据的预测和生成,例如语音识别、手写体识别、自然语言处理等。
为了更好的理解和应用循环神经网络,本文首先介绍一些基本概念和术语。之后再详细介绍RNN的基本算法和流程。最后提供一些具体代码实例,帮助读者加深理解。
RNN、LSTM、GRU等循环神经网络虽然都是循环神经网络的变种,但它们各自也有自己的特性和特点。了解他们之间的区别和联系非常重要,才能充分地应用它们。
2.基本概念术语说明
2.1 概念
RNN(Recurrent Neural Networks) 是一种用来处理时间序列数据的一类模型。它的基本单元是一个时序单元,即一个数据项。RNN 模型可以把输入数据序列看做是一个个时序单元的集合。每个时序单元内部都有一个隐含层,RNN 可以通过这个隐含层对输入数据进行处理。
下图展示了典型的 RNN 模型:
input sequence
----------------------
| Cell state |
--------±---------------------±-------
t-1 Xt - 1| | Xt
------| Hidden layer |<------|
| |/
^ | Activation function |
/ \ ±-----------------------
…
.
.
.
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