详解 LSTM 今天的内容有：LSTM 思路LSTM 的前向计算LSTM 的反向传播关于调参LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。 再增加一个状态，即c，让它来
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏。1.简述通常，在自然语言生成任务（机器翻译
转载
2024-04-24 15:57:12
50阅读
卷积神经网络—不同层能够输出图像中不同层面上的细节特征；循环神经网络RNN传统RNN 全连接网络运用到NLP任务上，面临的问题：1、对于不同的输入样本，输入和输出可能有不同的长度，因此输入层和输出层的神经元数量无法固定；
2、从输入文本的不同位置学到的同一特征无法共享；
模型中的参数太多，计算量太大；1）解决办法—RNN网络结构----通过扫描数据输入的方式，使得每一个时间步的所有网络参数是共享的
转载
2024-07-27 15:25:38
54阅读
从哪里开始研究卷积神经网络也有一段时间了，因为其相对简单易学，实现也容易，所以偷懒就没有去深究其他的网络类型，但是处理一个语音信号处理相关的任务，循环神经网络有优势，那就是对过去（未来）状态的记忆，正如人脑思考的上下文一样，RNN能联系起来时间序列的记忆，以及由过去对未来的期许，最终目的是准确滴解决当下的问题参考Understanding LSTM NetworksRNN详解(Recurrent
转载
2024-06-27 07:15:06
23阅读
今天我们来聊聊一个火热的话题：Transformer和RNN，这两个家伙在人工智能领域可是大名鼎鼎。你可能听说过，自从Transformer横空出
这两篇文章已经非常详细的写了RNN的前向即反向传播吗。以及简单的实现代码 这里把我在学习过程中遇到的问题整理一下首先RNN的前向不用说了，非常简单，与传统全连接层相比只是多了一个隐藏层对隐藏层的权值反向传播的重点是要先计算出误差函数对输出层的偏导，以及误差函数对隐藏层的偏导 再用随机梯度下降来更新权值。 自己推导一下误差函数对W、U、V的导数就明白了顺便复习一下梯度下降，从随机的一个点开始
转载
2024-03-26 10:59:59
35阅读
梦晨 衡宇 量子位 | 公众号 QbitAIChatGPT爆火以来，大语言模型和Transformer几乎成了同义词，然而真的如此吗？刚刚，一个由国人主导，总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队，联名发表重磅论文《RWKV：在Transformer的时代重新发明RNN》，受到学术界大量关注。RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构，以循环神经网络RNN为基础魔改而来。实际上RWKV模型
转载
2023-06-08 22:28:37
1998阅读
关联知识库：从CNN，RNN到Transformer架构 从CNN，RNN到Transformer架构[From DeepSeek-v3] Transformer发展的重大，核心事件 好的，Transformer 的发展历程是一部激动人心的 AI 进化史。从其诞生到引爆全球的 AI 浪潮，有几个不可 ...
导言： transformer在这两年大火，CV界广泛应用transformer模型，充分吸收其idea到自己的领域。考虑到transformer本是应用于NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，因此在论文中并未提及，就好像CV中论文提到图像预处理使用center crop , color jitter，但不会详细介绍这两个，这就是CV领域的共识，其他领域的人看到这两个将会很困惑
本文深入探讨了Transformer、循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）之间的潜在联系。文章首通过这些分析，展示了看似不
原创
2024-10-25 15:52:26
161阅读
最近看文献看到了LTSM（Long Short Term Memory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 因为与时间序列相关，
转载
2024-06-05 07:50:23
74阅读
随着深度学习技术的不断发展，序列建模在自然语言处理、语音识别、文本生成等领域的应用越来越广泛。在这个过程中，循环神经网络（RNN）和Transformer模型成为了两种非常重要的架构。然而，这两种模型各有优缺点，如何将它们结合起来，发挥各自的优点，成为一个重要的问题。本文将介绍一种名为“RWKV - Transformer”的新型模型，它结合了RNN和Transformer的优点，旨在解决这个问题
原创
2023-11-30 11:03:43
233阅读
本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=aButdUV0dxI&list=PLvOO0btloRntpSWSxFbwPIjIum3Ub4GSC&index=1 1. 回顾Attention 在介绍Transformer之前，我们首
原创
2021-05-27 20:50:48
341阅读
从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer，是神经网络在处理序列数据中的一个进化过程。每一种模型都在不同的层面上解决了传统 RNN 模型的不足，并推动了自然语言处理（NLP）和其他序列任务的进展。RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）
RNN 是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过循环连接在时间步之间传递信息，从而使得网络能够捕捉时间序列数据
深度学习与图神经网络学习分享：CNN 经典网络之-ResNetresnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢？残差学习结构如图在普通的卷积过程中加入了一个x的恒等映射（identity mapping）专家把这称作 skip co
转载
2024-04-08 21:48:49
133阅读
“本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?
原创
2021-07-27 09:53:37
220阅读
讲讲最近深度学习里面的后期之秀吧，Transformer（和变形金刚没有半毛钱关系）话说自公元二零一三年，深度学习网络一枝独秀，自机器学习王国脱颖而出，带动了人工智能领域的发展。其中它最主要的两大家，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），因其独特的性质，分别在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛使用。然而这两大家却都还是上世纪就被提出来了，本世纪虽有创新，却也逃脱不了这两大家的干系。前有 RNN
快速串联经典序列模型原理
推荐
原创
2023-03-15 16:29:42
2857阅读
点赞
1评论
目录矩阵维度分析训练阶段预测阶段Multihead Attention解析训练阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decoder Multihead Attention预测阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decod
转载
2024-05-08 22:18:59
185阅读
2. **长距离依赖**：在长序列中，RNN 和 LSTM 容易遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，从而难以捕捉长距离依赖。而 Transformer 的自
原创
2024-05-06 11:36:04
372阅读
