数据挖掘RNN算法讲课
深度学习RNN循环神经网络ppt课件
RNN—LSTM
ft (Wfx xt Wfhht1 bf ) (a) C 't tanh(WCx xt WChht1 bC ) (b) it (Wix xt Wihht1 bi ) (c) Ct ft *Ct1 it *C 't (d ) ot (Wox xt Wohht1 bo ) (e) ht ot * tanh(Ct ) ( f )
右图中的网络是seq2vec模型，可以 用于情感识别，文本分类等，主要 针对输入为序列信号，输出为向量 的模型建模
右图中的网络包含三个权值，分别 是U，W和V，最后损失函数采用的 是标签和输出的softmax交叉熵，其 实和最大似然函数最终推倒结果是 一致的。
RNN—vec2seq
右图是一个vec2seq模型，它的输入是 一个固定长度的向量，而输出是一个 序列化的信号，比如文本数据。这个 模型的输入x可以当作是循环神经网络 的额外输入，添加到每个隐藏神经元 中，同时每个时间步的输出y也会输入 到隐藏神经元。 在训练期间，下一个时间步的标签和 上一个时间步的输出构成交叉熵损失 函数，最终依旧采用BPTT算法进行训 练。 这样的模型可以用作image captioning 也就是看图说话。
每一个时间步计算都是用相同的激活函数和输入连接权以及循环连接权
RNN—Synced seq2seq
a(t) b Wh(t1) Ux(t) h(t) tanh(a(t) ) 2015-ReLU o(t) c Vh(t) y(t) soft max(o(t) )
L({x(1) ,..., x( )},{y(1) ,..., y( )}) 上图是隐藏神经元之间有循环连接，并且每一个
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。
在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。
它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。
这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。
所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。
人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。
在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。
首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。
分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。
神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。
其次，人工神经网络还可以用于预测。
它可以用已有的数据去预测未来的趋势。
例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。
此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。
例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。
但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。
首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。
此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。
总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。
但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。
相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
数据分析知识：数据挖掘中的神经网络技术
数据分析知识：数据挖掘中的神经网络技术数据挖掘中的神经网络技术随着数据量的增大和数据复杂度的提高，人们越来越依赖数据分析和挖掘技术来发现数据中蕴含的更多价值。
神经网络是其中的一种技术方法，它通过学习样本数据的特征关系来实现自动分类、识别、预测等任务。
一、神经网络的基本概念神经网络（Neural Network，简称NN）是一种模仿生物神经网络行为的数学模型，它由大量互连的处理单元（神经元）组成，能够对特定的输入产生相应的输出。
神经网络的结构通常分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接收的是原始数据，经过隐藏层的处理后输出到输出层。
神经元之间的连接有权重值，通常通过损失函数来计算预测值与真实值的误差，再通过反向传播算法来更新权重值。
二、神经网络的常见类型1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN）前馈神经网络是最常见的神经网络类型，它的信息流只能从输入层到输出层，中间没有反馈，人们也称其为多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）。
前馈神经网络通常用于分类和回归任务。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）循环神经网络具有反馈循环的结构，它的信息流可以从当前时刻的输入到下一时刻的输出，并可以保留之前的状态信息。
循环神经网络通常用于序列数据、时间序列数据和语音识别等任务。
3.自编码器（Autoencoder，简称AE）自编码器是一种无监督学习方法，旨在学习数据的特征表达。
其基本思想是将原始数据压缩，再利用压缩后的数据来重构原始数据。
自编码器通常包含编码器和解码器两个部分，其中编码器将输入映射到一个低维表示，解码器利用该表示重构原始数据。
三、神经网络的应用场景神经网络技术可以应用于图像识别、自然语言处理、医学影像分析、金融风控和智能工业等领域。
1.图像识别图像识别是神经网络技术的典型应用场景之一。
rnn 核心知识点和原理
rnn 核心知识点和原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：RNN（循环神经网络）是一种广泛应用于自然语言处理和时间序列数据处理中的深度学习模型。
其独特的结构使其能够处理序列数据，并具有记忆功能，能够根据之前的输入来预测未来的输出。
本文将介绍RNN的核心知识点和原理。
一、RNN的基本结构RNN由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。
隐藏层中的神经元之间存在循环连接，使得网络能够记忆之前的输入。
在每个时间步，RNN接收一个输入向量，并输出一个隐藏状态向量。
隐藏状态向量可以被视为网络在时间步t的记忆。
该隐藏状态向量会被传递到下一个时间步，并与新的输入向量一起计算出新的隐藏状态。
二、RNN的前向传播过程\[ h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) \]\[ y_t = g(W_{hy}h_t + b_y) \]\( h_t \)是在时间步t的隐藏状态，\( x_t \) 是在时间步t的输入向量，\( W_{hh} \)、\( W_{xh} \)、\( W_{hy} \) 是分别表示隐藏状态到隐藏状态、输入到隐藏状态和隐藏状态到输出的权重矩阵，\( b_h \) 和\( b_y \) 是偏置项，\( f \) 和\( g \) 是激活函数。
RNN的反向传播是通过一种称为反向传播通过时间（BPTT）的方法来计算梯度，并更新参数。
在训练过程中，需要将每个时间步的梯度进行累积，以便更新参数。
四、梯度消失和梯度爆炸问题RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题。
梯度消失是由于在反向传播过程中，随着时间步数的增加，梯度会变得非常小，导致参数几乎不会更新。
而梯度爆炸则是由于梯度会变得非常大，导致网络不稳定。
为了解决这个问题，可以使用一些技术，如梯度裁剪和长短期记忆（LSTM）网络。
五、LSTM网络LSTM是一种特殊的RNN结构，通过增加门控单元来解决梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞，能够更好地处理长序列数据。
rnn基本算法
RNN基本算法1. 介绍Recurrent Neural Network (RNN)是一种能够处理序列数据的神经网络算法。
与传统的前馈神经网络不同，RNN具有记忆功能，可以在处理序列数据时考虑上下文信息。
2. RNN基本原理2.1 递归神经网络结构RNN的基本结构包含输入层、隐藏层和输出层。
隐藏层的输出会被传递到下一个时间步骤作为新的输入，这样RNN可以将之前的信息用于当前的决策。
2.2 时间步骤RNN的处理是按照时间步骤进行的，每个时间步骤接收一个输入，并生成一个输出和一个隐藏状态。
在下一个时间步骤，隐藏状态会被传递到下一层作为新的输入。
2.3 前向传播RNN的前向传播过程可以用下面的公式表示：ℎt=f(Wℎℎℎt−1+W xℎx t)其中，ℎt是隐藏状态，x t是输入，Wℎℎ和W xℎ是权重参数，f是激活函数。
2.4 反向传播RNN的反向传播过程与前馈神经网络类似，但需要在每个时间步骤都保存隐藏状态的梯度，以便从后向前传播。
3. RNN应用领域3.1 语言模型RNN在语言模型中有广泛的应用。
它可以根据之前的单词预测下一个单词，用于机器翻译、语音识别等任务。
3.2 时序数据分析RNN也可以用于处理时序数据，如股票价格预测、天气预测等。
它可以根据过去的数据预测未来的趋势。
3.3 自然语言处理RNN在自然语言处理领域有许多应用，如命名实体识别、情感分析、文本生成等。
3.4 图像描述生成RNN可以根据输入的图像生成相应的描述，用于图像识别、自动图像标注等任务。
4. RNN的改进算法4.1 LSTM长短期记忆网络 (LSTM)是一种改进的RNN算法，解决了原始RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。
它引入了门控机制，能够选择性地记住和忘记信息。
4.2 GRU门控循环单元 (GRU)也是一种改进的RNN算法，与LSTM类似，但参数更少，计算效率更高。
4.3 双向RNN双向RNN根据过去和未来的上下文信息进行预测，能够更好地理解序列数据。
机器学习技术中的循环神经网络算法详解
机器学习技术中的循环神经网络算法详解循环神经网络算法的详解机器学习中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种强大且灵活的算法，在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域中表现出色。
与其他传统机器学习算法相比，RNN不仅可以处理输入和输出的固定长度，还能处理变长序列数据，这使得其在许多任务中具备突出优势。
循环神经网络是一种具有反馈机制的神经网络，它可以通过将前一时刻的输出结果作为当前时刻的输入，实现对序列数据的建模。
这种反馈机制使得循环神经网络能够更好地捕捉到数据间的时序关系和依赖关系，具备处理时间相关性的能力。
循环神经网络的一个重要特点是其神经元之间的连接方式。
在传统的前馈神经网络中，神经元之间是完全连接的，每个神经元只与前一层的神经元相连接。
而在循环神经网络中，神经元不仅与前一层的神经元相连接，还与自身相连接，形成一个循环的结构。
这种循环结构使得神经网络能够将信息从过去时刻传递到当前时刻，从而实现对序列数据的建模。
循环神经网络的核心是循环单元（Recurrent Unit），它负责对输入序列进行处理和信息的传递。
循环单元的常见类型有循环隐藏层（RNN Hidden Layer）和长短期记忆单元（Long Short-Term Memory，LSTM）。
循环隐藏层是最基本的循环单元，其结构简单，但在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
为了解决这个问题，LSTM被提出，通过引入记忆单元和门控机制，可以更好地保留长期依赖关系。
循环神经网络的训练过程与其他神经网络类似，通过将输入序列与期望输出进行比较，使用反向传播算法来更新网络参数。
在训练过程中，可以使用随时间展开（Unroll Through Time）的方式将循环神经网络展开成一个层级形式的网络，然后沿时间轴进行反向传播。
这种展开操作使得循环神经网络的训练过程可以通过常规的梯度下降算法来实现。
《数据挖掘》Knn算法原理以及python实现
Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。
对Python与数据挖掘的认识Python是动态语言. 在创建新的变量时,不用去指定变量的类型,Python是面向对象的语言. 通过组合(类里写类)和派生(继承)来定义类，在python中,函数和类都是第一类对象。
Python将简单的事情变得容易,让程序眼可以将精力放在算法和数据结构的设计上,不用纠结底层的细节。
Python应用广泛, 比如网络应用, 数据建模,大数据应用,自动化。
Python编码快,但运行速度慢，但可以加入C语言写的扩展。
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
Python语言挖掘的特色诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造数据挖掘应用，而且MATLAB的运算速度也很快。
Python语言与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义。
Python语言是高级编程语言，可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。
Python语言使得很容易表达自己的目的。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
题目一：Knn算法原理以及python实现一、Knn算法介绍Knn是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。
若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。
数据挖掘中的神经网络算法原理解析
数据挖掘中的神经网络算法原理解析数据挖掘是一种通过发现模式、关联和规律来提取有用信息的技术。
在数据挖掘的过程中，神经网络算法被广泛应用。
神经网络算法是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型，它通过学习和适应性改变来进行数据处理和模式识别。
神经网络算法的核心思想是通过构建一个多层次的神经网络来模拟人脑的工作方式。
神经网络由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连，并通过连接的权重来传递和处理信息。
神经网络的输入层接收原始数据，随后通过隐藏层进行信息处理和特征提取，最后输出层给出预测结果。
神经网络算法的学习过程分为两个阶段：前向传播和反向传播。
在前向传播过程中，输入数据经过神经网络的各层传递，每个神经元将接收到的信息进行加权求和，并通过激活函数进行非线性转换。
这个过程可以看作是信息在神经网络中的“传递”过程。
在反向传播过程中，根据网络输出与实际值之间的误差，通过调整连接权重来优化神经网络的性能。
这个过程可以看作是信息在神经网络中的“反馈”过程。
神经网络算法的优势在于它可以自动学习和适应数据的特征和规律。
在数据挖掘中，神经网络算法可以通过大量的样本数据进行训练，从而识别和提取出数据中的隐藏模式和关联。
与传统的统计方法相比，神经网络算法能够更好地处理非线性和复杂的数据关系。
然而，神经网络算法也存在一些限制和挑战。
首先，神经网络算法的训练过程需要大量的计算资源和时间。
尤其是在处理大规模数据集时，神经网络算法的训练时间会非常长。
其次，神经网络算法对于初始权重的选择非常敏感，不同的初始权重可能导致不同的训练结果。
此外，神经网络算法的解释性较差，很难解释模型的预测结果。
为了克服神经网络算法的限制，研究者们提出了许多改进和扩展的方法。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，它通过共享权重和局部感知野的方式来提取图像中的特征。
另外，循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构，它通过引入循环连接来处理具有时序关系的数据。
循环神经网络(RNN)与数据挖掘的结合研究
汇报人：XXX 2023-12-01
目录
CONTENTS
• 引言 • 循环神经网络(RNN)概述 • 数据挖掘技术概述 • RNN与数据挖掘的结合研究 • RNN与数据挖掘结合研究的展望与发展趋势 • 结论与贡献
01
引言
研究背景与意义
背景
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已逐渐成为各领域研究的热点。传统的数据挖掘方法在处理具有时序性 的数据时，往往无法捕捉到数据之间的长期依赖关系。
3
RMSProp和Adam等算法则通过引入 指数衰减平均来调整梯度，以加速训练 过程并减轻震荡。这些算法在训练 RNN时具有较好的效果和收敛性能。
03
数据挖掘技术概述
数据预处理
数据清洗
包括去除重复数据，处理缺失值 ，异常值处理等。
数据转换
包括数据归一化，标准化等，将数 据转化为统一格式，便于后续处理 。
RNN在关联规则挖掘中的应用
总结词
$item1_cRNN可以通过对序列数据进行编码，挖掘序 列数据中的关联规则。
详细描述
RNN可以通过对序列数据进行编码，挖掘序列数据中的 关联规则。
RNN在分类与回归分析中的应用
总结词
RNN可以通过对序列数据进行编码，应用 于分类与回归分析中。
详细描述
分类与回归分析是监督学习方法，用于根据 输入特征预测输出结果。RNN可以通过对
支持向量机
基于间隔最大化的分类器 ，适用于二分类问题。
04
RNN与数据挖掘的结合研究
RNN在数据预处理中的应用
总结词
RNN能够有效地应用于数据预处理中， 对数据进行清洗、去噪和特征提取等操 作，提高数据质量。
深度学习中RNN算法原理介绍
深度学习中RNN算法原理介绍深度学习技术是当前人工智能领域研究的热点之一，其中RNN （Recurrent Neural Network）算法因其在处理序列数据方面的优异表现而备受关注。
本文将从深度学习和RNN的基本概念入手，介绍RNN算法的原理及其应用。
一、深度学习和RNN基础深度学习是人工智能领域中一种利用神经网络的机器学习方法，其目的是让计算机从数据中学习并实现某些任务。
与传统的机器学习算法相比，深度学习具有强大的自适应性和表达能力，能够从大量数据中学习规律和特征。
RNN是深度学习中的一个重要类型，它是一种能够处理序列数据的神经网络。
在传统的前馈型神经网络中，输入数据和输出结果之间没有任何时序关系，每个输入和输出之间都是独立的，因此无法处理序列数据。
而RNN的网络结构允许信息在整个序列中流动，能够自然地处理时序数据。
RNN主要用于语音识别、自然语言处理、视频分析等领域。
二、RNN算法原理RNN的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的节点不仅向输出层传递信息，还将信息传递给下一个时间步中的自身。
这种隐藏层与上一个时间步的隐藏层相连接的方式是RNN的关键所在，它使得网络具有记忆功能，能够将历史数据作为背景信息引入当前计算中。
RNN的全称就是“循环神经网络”，它的核心思想就是反复利用相同的参数来处理序列数据。
在RNN中，一个序列的每个元素都被看作一个时间步对待，对应一个输入和一个隐藏状态。
隐藏状态包含了前面的时间步的信息，能够维护输入数据之间的时序关系。
当一个新的输入被送入网络时，它会与上一个时间步的隐藏状态相结合产生新的输出，并更新当前时间步的隐藏状态。
因此，RNN的每个时间步都可以看作是一个前馈型神经网络，这个神经网络中的权重参数被共享以利用历史信息。
三、RNN算法的应用RNN的应用领域非常广泛，其中最具代表性的应该是自然语言处理。
RNN可以将一段文本序列表示为一个向量，从而实现对文本的分类、摘要等任务。
结构化数据 rnn算法
结构化数据rnn算法
结构化数据RNN算法是一种利用循环神经网络（RNN）处理结构化数据的方法。
结构化数据通常具有固定的格式和结构，如表格、数据库等。
RNN是一种适合处理序列数据的神经网络模型，它可以捕捉序列数据中的时间依赖性和长期依赖性。
在结构化数据RNN算法中，首先需要对结构化数据进行预处理，将其转换为适合RNN处理的序列形式。
这通常涉及到对数据进行清洗、填充、编码等操作。
然后，使用RNN模型对处理后的序列数据进行训练，学习数据的特征和规律。
RNN模型在结构化数据处理中具有许多优点。
首先，它可以捕捉序列数据中的时间依赖性，对不同时间点的数据进行分析和处理。
其次，它可以处理变长序列，不需要事先确定序列的长度。
此外，RNN模型还可以通过捕捉长期依赖性来处理长序列数据，这在许多实际问题中非常有用。
在结构化数据RNN算法的实际应用中，可以应用于许多领域，如自然语言处理、语音识别、文本分类等。
例如，在自然语言处理中，可以利用RNN模型对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等任务。
在语音识别中，可以利用RNN模型对语音信号进行特征提取和分类。
总之，结构化数据RNN算法是一种有效的处理结构化数据的方法，它具有许多优点和应用领域。
未来随着深度学习技术的不断发展，结构化数据RNN算法将会得到更广泛的应用和发展。
rnn基本算法
rnn基本算法RNN基本算法循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。
与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时，会将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，从而实现对序列数据的记忆和处理。
在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，RNN已经成为了一种非常重要的模型。
RNN的基本算法可以分为三个部分：前向传播、反向传播和参数更新。
前向传播在前向传播过程中，RNN会根据当前时刻的输入和前一时刻的输出，计算出当前时刻的输出。
具体来说，假设当前时刻的输入为$x_t$，前一时刻的输出为$h_{t-1}$，当前时刻的输出为$h_t$，那么前向传播的计算公式为：$h_t=f(W_{xh}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)$其中，$W_{xh}$和$W_{hh}$分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到隐藏层的权重矩阵，$b_h$表示隐藏层的偏置向量，$f$表示激活函数。
反向传播在反向传播过程中，RNN会根据当前时刻的输出误差和前一时刻的输出误差，计算出当前时刻的梯度。
具体来说，假设当前时刻的输出误差为$e_t$，前一时刻的输出误差为$e_{t-1}$，当前时刻的梯度为$g_t$，那么反向传播的计算公式为：$g_t=\frac{\partial e_t}{\partial h_t}\odot f'(h_t)$$e_{t-1}=\frac{\partial e_t}{\partial h_{t-1}}=\frac{\partiale_t}{\partial h_t}\frac{\partial h_t}{\partial h_{t-1}}=\frac{\partial e_t}{\partial h_t}W_{hh}\odot f'(h_{t-1})$其中，$\odot$表示逐元素相乘，$f'$表示激活函数的导数。
参数更新在参数更新过程中，RNN会根据当前时刻的梯度和前一时刻的梯度，更新权重矩阵和偏置向量。
RNN中的循环神经网络算法及其优化
RNN中的循环神经网络算法及其优化循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种具有记忆功能的神经网络模型。
在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域中广泛应用。
RNN能够根据之前的输入和当前的输入产生输出，并且将之前的信息存储下来，在下次的运算中再次使用，这种记忆性是传统神经网络不具备的。
本文将介绍RNN中的循环神经网络算法及其优化。
一、基本概念1. 网络结构RNN是由一个或多个隐藏层节点组成的神经网络，每个节点包含一个非线性的激活函数和一个状态。
其中输入层接收输入信号，然后将这些信号传递给隐藏层和输出层。
因此，RNN可以将以前的输入和当前的输入一起考虑，然后生成输出和状态。
在循环神经网络中，状态向后传递到下一个时间步，因此网络在每个时间步采用相同的权重矩阵。
2. 训练方法训练RNN的方法包括反向传播算法等，由于误差在后向传播时随着时间步的增加而指数级增长，所以特殊的误差反向传播算法被用于训练RNN。
3. 应用RNN具有记忆功能，适用于对序列数据进行处理，如时间序列数据、自然语言等，是目前自然语言处理和音频处理等领域的重要研究方向之一。
二、循环神经网络算法1. 长短时记忆网络（LSTM）LSTM是一种常用的循环神经网络模型，能够有效地解决长时间依赖问题，避免梯度消失和爆炸。
LSTM的关键是加入了三个门来控制信息流，包括输入门、遗忘门和输出门，能够有效地控制网络状态的更新。
2. 简单循环神经网络（SRNN）SRNN是一种最简单的循环神经网络模型，它只有一个隐藏层节点，并且所有节点都使用相同的权重。
由于其简单性，SRNN的收敛速度很快，但它不能足够强大地拟合数据。
因此，SRNN也不适用于处理时间序列数据。
三、循环神经网络的优化1. 双向循环神经网络（Bi-RNN）与常规的RNN一样，Bi-RNN也由一个或多个隐藏层节点组成，但双向循环神经网络在每个时间步同时考虑该节点的前一个和后一个状态，从而更好地捕捉数据的特征。
RNN LSTM学习资料PPT课件
.更新记忆
h’主要包含了当前输入的 xt 数据。把h' 添加到当前的 隐藏状态，相当于“记忆了当 前时刻的状态”，类似于 LSTM的选择记忆阶段。
ht：忘记传递下来的 ht-1中的某些维度信 息，并加入当前节点 输入的某些维度26信息
LSTM的变种：SRU去掉了前后时刻输出ht计算的依赖，可以将多个时刻计算并行。
求偏导的过程在这一 层完成不了，必须用 BPTT，不能用BP
完成整个句子预测：沿着时间轴把每个位置的 loss加在一起
.
BPTT：沿着时间轴往 前追溯
9
Softmax的分类器 预测4W个词中的哪一个
预测出来的词
t时刻上正确的词
交叉熵损失 cross entropy loss
.
10
.
11
RNN与图像描述
.
3
背景：要完成一个任务(Language model)：一句话知道出现的若干个词情况下，出 现下一个词会出现什么。 （有一个序列，在这个序列前n个element知道情况下去推断下一个element）
是
中国 人
序列在当前step的输入 我
是
中国
人
.
4
矩阵St维度 容量有限，
文本分类，在当前任何部分都可以做总结，输出结果，但 是不一定准确。. 任务是需要看完整个文本给出一个结果5。
rnn的公式原理
RNN的公式原理如下：
RNN是一种用于处理序列数据的神经网络模型，其核心思想是将先前的输出作为当前输入的一部分，从而捕捉到时间序列中的依赖关系。
在每个时间步t，RNN会接收输入数据x(t)和前一个时间步的隐藏状态h(t-1)，并输出当前时间步的隐藏状态h(t)和预测值y(t)。
RNN的计算过程可以用以下公式描述：
1. 更新隐藏状态的计算公式为h(t) = f(Wxh x(t) + Whh h(t-1) + bh)，其中Wxh为输入到隐藏状态的权重矩阵，Whh为上一个时间步隐藏状态到当前时间步隐藏状态的权重矩阵，bh为隐藏状态的偏置项，f 为激活函数（如tanh或ReLU）。
2. 输出的计算公式为y(t) = softmax(Why h(t) + by)，其中Why为隐藏状态到输出的权重矩阵，by为输出的偏置项，softmax为输出层的激活函数。
3. 损失函数通常使用交叉熵损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
4. 通过反向传播算法，根据损失函数对模型参数进行更新，以最小化损失函数。
总结来说，RNN通过不断更新隐藏状态来捕捉序列数据中的时间信息，并通过输出层进行预测。
在训练过程中，通过反向传播算法来更新模型参数，以使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近。
rnn模型的基本原理
rnn模型的基本原理简介循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在序列数据建模中非常常用的神经网络模型。
相比于传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），RNN能够更好地处理时间维度上的数据，因此被广泛应用于语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域。
在本文中，我们将深入探讨RNN模型的基本原理。
首先，我们将介绍RNN的结构和基本组成部分，然后详细讨论RNN的前向传播和反向传播算法。
1. RNN结构RNN是一种具有记忆能力的神经网络模型，通过使用循环连接来处理序列数据。
与前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时会保留之前的信息，并将其传递给下一个时间步。
RNN的结构主要由以下三个部分组成： 1. 输入层（Input Layer）：接收输入序列数据。
2. 隐藏层（Hidden Layer）：用于保存和传递之前的状态信息。
3. 输出层（Output Layer）：预测下一个时间步的输出。
2. RNN的前向传播算法RNN的前向传播算法可以分为以下几个步骤：步骤1：初始化隐藏状态首先，需要对隐藏状态进行初始化。
隐藏状态是一个向量，用于保存之前的状态信息。
通常情况下，将隐藏状态初始化为全零向量。
步骤2：计算隐藏状态接下来，根据当前时间步的输入和上一个时间步的隐藏状态，计算当前时间步的隐藏状态。
具体计算方式可以使用如下公式表示：ℎt=f(Wℎx x t+Wℎℎℎt−1+bℎ)其中，x t是当前时间步的输入，ℎt−1是上一个时间步的隐藏状态，Wℎx和Wℎℎ是权重矩阵，bℎ是偏置向量，f表示激活函数。
步骤3：计算输出值根据当前时间步的隐藏状态，计算当前时间步的输出值。
具体计算方式可以使用如下公式表示：y t=f(W yℎℎt+b y)其中，W yℎ和b y是输出层的权重矩阵和偏置向量。
步骤4：重复执行步骤2和步骤3重复执行步骤2和步骤3，直到处理完所有的时间步。
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循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
BP回顾：定义损失函数 E 来表示输出 和真实标签y的误差，通过链式法则自顶向 下求得 E 对网络权重的偏导。沿梯度的反方向更新权重的值，直到 E 收敛。
BPTT的本质其实和BP很像，就是加上了时序演化。定义权重U，V，W。
定义损失函数:
我们将整个序列作为一次训练，所以需要对每个时刻的误差进行求和。
RNN是一类扩展的人工神经网络，它是为了对序列数据进行建模而产生的。 针对对象：序列数据。例如文本，是字母和词汇的序列；语音，是音节的序列；
视频，是图像的序列；气象观测数据，股票交易数据等等，也都是序列数据。 核心思想：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神
经网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
x1
x2
• ••
www12n
o c
xn
net x1 w1 xN wN
o f (net) k net c
• Nonlinearity 非线性
• Parallel Processing 并行处理
• Input—Output Mapping 输入输出匹配
• Adaptivity 自适应性
Back propagation
Geoffrey Hinton
Deep belief net
Science
Speech
Computer vision NLP
Speech ……
1949
1958
1986
First Winter of NN
• SVM • Boosting • Decision tree • KNN •…
深度学习之循环神经网络 --RNN
王尚 管优
目录
1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础
2
1：深度学习发展史
3
深度学习发展史ຫໍສະໝຸດ Hebb Rosenblatt Geoffrey Hinton
Learning model Perceptron Neural network
of neurons
14
循环神经网络模型
激活函数
RNN常用的激活函数是tanh和sigmoid。
15
循环神经网络模型
softmax
Softmax函数是sigmoid函数的一个变种，通常我们将其用在多分类任务的输出层， 将输入转化成标签的概率。
本质就是将一个K维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量 中的每个元素取值都介于（0，1）之间。
7
2：从神经网络到深度学习
8
神经网络
深度学习网络
相似之处：
模拟人脑的分层网络结构；
不同之处：
强调深度的重要性；
突出特征学习的重要性；（逐层抽象）
训练机制；
9
为什么需要深度？
深层网络具有刻画复杂函数的能力
10
3：循环神经网络（RNN）
11
递归神经网络模型
递归神经网络
递归神经网络（RNN），是两种人工神经 网络的总称：
2006
机器学习第一次浪潮： 浅层学习模型
(Shallow Learning)
Second Winter of NN
2011 2012
• DBN • CNN • RBM • RNN •…
2014
机器学习第二次浪潮 深度学习模型 (Deep Learning)
4
神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元(构件), 因此, 首要任务是构造人工神经元模型。
一种是时间递归神经网络（recurrent neural network）；
一种是结构递归神经网络（recursive neural network）；
吸收了HMM模型的有限序列关联的思想。 神经网络的隐藏层结构能够更好的表达有限的观察值背后的复杂分布。
12
递归神经网络模型
时序扩展
13
Recurrent Neural Network
o
x
6
神经网络一般形式
h1 w11
x1
wm1 wM1
v11 o1 vl1
vL1
xM
Input Layer
wmLw1L
wML hL
Hidden Layer
vLN oN
Output Layer
nethl
WT hl
X
wml xm hl f (nethl )
neton
VT on
H
vln hl on f (neton )
18
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
目前的任务是求 E 对于U，V，W 的梯度。 定义E对于W 的梯度(U，V 同理):
（1）求 E 对于V 的梯度。 先求 E3 对于V 的梯度:
其中：
V W
U
求和可得。
19
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（2）求 E 对于W 的梯度。注意，现在 情况开始变得复杂起来。
先求 E3 对于W 的梯度:
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
其中： 依赖于 ，而 又依赖于 和W ，依赖关系 一直传递到 t = 0 的时刻。因此，当我们计算对于W 的偏 导数时，不能把 看作是常数项！
20
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（3）求 E 对于U 的梯度。情况与W 类似。 先求 E3 对于U 的梯度:
wi xi
o f (net)
Σ net = WTX
o=f(net) 激励函数
典型的激励函数(Activation Function)： 线性函数，非线性斜面函数，阶跃函数， S型函数等。
x1
x2
w1
y
u w1x1 wN xN
y
•••
w2
θ
wn
xn
a if u
a
y 0 if u
x1
w1
xn
wn
Σ
线性动态 系统
o 激励函数
Synaptic terminals
synapse dendrite
轴突末梢 突触 树突
Cell body
细胞体
Axon
轴突
树突dendrite
细胞体Cell body
突触synapse
轴突Axon
来自其它神经元
5
神经元模型
x1
w1
xn
wn
net W T X
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
同样： 依赖于 ，而 又依赖于 和U 。 类似求W，当我们计算对于U 的偏导数时，也不 能把 看作是常数项！
21
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
参数意义: Whv:输入层到隐含层的权重参数， Whh:隐含层到隐含层的权重参数， Woh：隐含层到输出层的权重参数， bh:隐含层的偏移量,bo输出层的偏移量， h0:起始状态的隐含层的输出，一般初始为0。