参考循环神经网络的时间步长是多少?
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【中文标题】参考循环神经网络的时间步长是多少?【英文标题】:What is a time step with reference to a Recurrent Neural Network? 【发布时间】:2018-04-24 03:54:14 【问题描述】:我对 RNN 和 LSTM 还很陌生,但我花了相当长的时间从互联网上可以找到的各种资源中学习。我收集到的是,循环神经网络中的时间步长与前馈神经网络中的前向传递相同。但事实证明这是错误的。那是什么?
【问题讨论】:
【参考方案1】:前向传递涉及完全通过网络运行一个数据项(例如一个完整的句子),直到该项被完全处理(即我们有分类输出)。
时间步长是节点输入被处理成输出,然后这些输出被馈送到下一个节点的过程中的一部分——通常反馈给先前的输入。
【讨论】:
所以你想说的基本上是上一层激活下一层是一个时间步长。那么时间步的“长度”是多少?我们如何控制它? 对——这是一个很好的描述方式。 “长度”由拓扑控制:感知器在一次输入到输出过程中处理什么单位的信息时间?我习惯于将输入的音频流解析为不同大小的剪辑,每个剪辑的长度为几毫秒,并且对应于一个子音素语音元素。文本流通常一次推进一个单词(忽略停用词)。 您描述了我们如何控制长度。但是时间步长是多少? 那个控件定义长度。模型本身没有内在的外部时间感——timestep
是这个意义上的时间单位。以上是关于参考循环神经网络的时间步长是多少?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章