递归神经网络RNN

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了递归神经网络RNN相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

递归神经网络

  实际属于输入之间可能是存在联系的,所以在多次输入x0、x1........中,每次的中间信息A(也称为机器单元)都保存下来传给下次输入的中间信息A,每次输入的计算结果h0、h1......不一定是目标结果可以不使用,只有最终的ht是想要的预测结果。

  递归神经网络适合自然语言处理。

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  每一步都会对它之前所有的操作进行参数更新,这个与其他的神经网络是不同的。 

  以E3为例,它的反向传播指向s3,而s3的反向传播指向s2和x3,会对它前面的所有的步都进行更新。

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  递归神经网络会出现梯度消失(某一步的梯度约为0,后面相连的都为0,无法更新)的问题,如果链过长过多的比较小的梯度相乘会使梯度值接近0。

以上是关于递归神经网络RNN的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

递归神经网络RNN

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