机器学习与应用 第13讲-循环神经网络2
循环神经网络在情感分析中的实践应用
循环神经网络在情感分析中的实践应用循环神经网络在情感分析中的实践应用研究主题：情感分析是自然语言处理中一个重要的研究领域，旨在对文本中的情感信息进行有效的提取和分类。
本研究的主题是探索循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）在情感分析中的实践应用。
具体而言，我们将研究如何利用RNN模型，对文本数据中的情感进行准确分类，以提高情感分析的准确性和效率。
研究方法：1. 数据收集和预处理：我们从公开的情感分析数据集中抽取大量的文本数据，包括正面和负面情感的语句。
我们将对数据进行预处理，包括去除噪声、分词和标记化等，以便于后续的模型训练和分析。
2. 构建RNN模型：我们将使用RNN模型作为情感分析的主要工具。
RNN是一种适用于序列数据的模型，具有一种记忆机制，可以通过记住之前的状态来进行下一步的预测。
我们将使用LSTM（Long Short-Term Memory）网络作为RNN模型的基本结构，因为LSTM可以较好地处理长序列中的梯度消失和梯度爆炸问题。
3. 特征提取和表示：在将文本数据输入RNN模型之前，我们需要将文本数据转换成适合模型处理的数值表示。
我们将采用词嵌入（Word Embedding）技术，将每个词映射到一个低维的连续向量空间中。
这样做的好处是可以保留词语之间的语义关系，提高模型的表达能力。
4. 模型训练和优化：我们将使用带有标记情感类别的数据对RNN 模型进行训练。
在模型训练过程中，我们将使用反向传播算法来更新模型参数，并使用适当的损失函数来计算模型的损失。
为了避免过拟合问题，我们还将采用一些常用的正则化技术，如Dropout和L2正则化。
模型分析和结果呈现：在完成模型训练后，我们将对训练好的RNN模型进行性能分析和结果呈现。
我们将使用一部分预留数据集对模型进行验证，计算模型在验证集上的准确率、精确率和召回率等指标，以评估模型的性能。
接着，我们将对模型在测试集上的表现进行评估，并与其他经典的情感分析方法进行比较，如支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
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
循环神经网络 RNN 在计算机视觉中的应用与优化
循环神经网络 RNN 在计算机视觉中的应用与优化摘要：循环神经网络（RNN）作为一种强大的序列建模工具，已经在计算机视觉领域发挥着重要作用。
本文将介绍RNN在计算机视觉中的应用，并探讨如何优化RNN 模型，以提高计算机视觉任务的性能。
引言：计算机视觉是一门涉及图像和视频处理、分析、理解和解释的学科。
随着计算机技术的快速发展和深度学习的兴起，神经网络在计算机视觉任务中扮演了重要角色。
而循环神经网络（RNN）作为一种能够处理序列数据的神经网络，具有记忆和递归的特性，被广泛应用于计算机视觉领域中。
一、RNN在计算机视觉中的应用1. 图像描述生成：图像描述生成是利用计算机算法为给定的图像生成相应的文字描述。
通过将图像输入到RNN中，可以利用RNN记忆之前的输入信息，产生更加准确和连贯的描述。
2. 目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别并定位图像中的目标。
利用RNN可以捕捉图像中目标的上下文信息，并将其与目标检测算法相结合，从而提高目标检测的准确率和鲁棒性。
3. 图像分类：图像分类是根据图像的内容将其归类到不同的类别中。
通过引入RNN模型，可以利用图像中的空间信息以及上下文信息，从而提高图像分类的性能。
4. 动作识别：动作识别是计算机视觉中针对视频数据的任务，旨在自动地识别和理解人类的动作行为。
RNN可以通过对序列数据进行建模，捕捉视频序列中的时序信息，从而提高动作识别的准确性。
二、优化RNN模型的方法1. 双向RNN：双向RNN能够从两个方向分别对输入进行建模，从而更好地捕捉输入序列的上下文信息。
通过将正向和反向的隐藏状态进行拼接，可以获得更加全面的特征表示，提高模型的性能。
2. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊类型的RNN，通过引入门控机制来有效处理长依赖关系。
LSTM网络具有记忆单元和更新门，可以更好地捕捉和传播序列中的重要信息。
3. 优化器的选择：RNN的训练通常使用梯度下降算法进行参数更新。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。
使用循环神经网络进行机器翻译
使用循环神经网络进行机器翻译机器翻译（Machine Translation, MT）是一项旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
随着人工智能的快速发展，机器翻译的质量和效率也得到了显著提升。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于机器翻译领域，因其在处理序列数据方面的优势而备受瞩目。
循环神经网络是一种能够处理具有时间依赖性的序列数据的神经网络模型。
与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时引入了循环结构，使得网络能够保留先前输入的信息，并在后续的计算中进行传递和利用。
这种特性使得RNN在机器翻译任务中能够更好地捕捉上下文信息，提高翻译的准确性。
在机器翻译中，循环神经网络主要分为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。
编码器负责将源语言的句子转换为一个固定长度的向量表示，而解码器则根据该向量表示生成目标语言的翻译结果。
整个过程可以看作是一个序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）的转换任务。
编码器的输入是源语言的句子，每个词汇通过嵌入层（Embedding Layer）转化为一个实数向量。
然后，这些向量通过循环神经网络的隐藏层进行处理，每个时间步的隐藏状态都会沿着时间轴传递。
最后，编码器通过将最后一个时间步的隐藏状态作为句子的向量表示，将源语言句子的信息压缩到一个固定长度的向量中。
解码器的输入是目标语言的句子，同样通过嵌入层转化为向量表示。
解码器的隐藏状态初始化为编码器的输出向量，然后通过循环神经网络进行迭代计算。
在每个时间步，解码器会根据当前的隐藏状态和输入向量生成一个输出向量，表示当前时间步的翻译结果。
通过不断迭代，解码器能够逐渐生成出完整的目标语言句子。
为了提高机器翻译的效果，研究者们还提出了一种改进的循环神经网络结构，即长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。
理解循环神经网络(RNN)和其在自然语言处理中的应用
理解循环神经网络（RNN）和其在自然语言处理中的应用循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种深度学习模型，具有一种独特的结构，使其在自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域中得到广泛应用。
本文将深入探讨RNN的基本原理，以及它在NLP中的应用，帮助读者更好地理解这一关键技术。
**RNN的基本原理**RNN是一种递归神经网络，其核心思想是在神经网络中引入循环结构，使得信息可以在不同时间步之间传递。
这种循环结构使RNN非常适合处理序列数据，如文本、时间序列和音频数据。
RNN的核心结构包括一个隐藏状态（hidden state）和一个输入（input）。
在RNN中，每个时间步都有一个输入和一个隐藏状态。
输入通常是序列中的当前元素，例如在文本处理中可以是一个单词或一个字符。
隐藏状态包含了网络在之前时间步的信息，并在当前时间步进行更新。
这种循环结构使得RNN能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，这对于自然语言处理非常重要，因为语言中的词汇和语法结构通常依赖于前文的内容。
RNN的数学表达如下：\[h_t = f(h_{t-1}, x_t)\]其中，\(h_t\)是当前时间步的隐藏状态，\(h_{t-1}\)是前一个时间步的隐藏状态，\(x_t\)是当前时间步的输入，\(f\)是RNN的激活函数，通常是tanh或ReLU。
通过不断更新隐藏状态，RNN可以逐步理解输入序列并捕捉关键信息。
然而，传统的RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列上的性能。
为了解决这些问题，出现了一些改进型的RNN结构，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们能够更好地处理长序列数据。
**RNN在自然语言处理中的应用**RNN在NLP领域有着广泛的应用，以下是一些常见的例子：1. **文本生成**：RNN可以用于生成文本，如文章、故事、甚至代码。
神经网络中的循环神经网络应用案例分享
神经网络中的循环神经网络应用案例分享神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
其中，循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，对于序列数据处理有很好的效果。
本文将分享一些循环神经网络在不同领域的应用案例。
一、文本生成循环神经网络被广泛应用于文本生成领域。
其中，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN，能够有效避免长序列训练中的梯度爆炸和梯度消失问题。
著名的文本生成应用案例包括莎士比亚风格的文本生成、唐诗生成等。
二、图像描述循环神经网络也被应用于图像描述任务中。
通过将图像信息输入到循环神经网络中，网络可以学习到图像中不同部分的语义信息，并生成对应的文本描述。
这种方法被广泛用于自然界中的图像描述生成。
三、自动摘要循环神经网络还可以用于自动摘要的任务中。
利用Encoder-Decoder模型，将原始文本序列输入到LSTM中，将其转换为向量表示，并将其作为Decoder模型的初始状态。
最终，Decoder输出的序列即为摘要的内容。
四、音乐生成循环神经网络也被应用于音乐生成领域。
通过将音乐序列输入到LSTM网络中，可以生成具有和弦和旋律的音乐序列。
这种方法被广泛应用于游戏中的背景音乐生成、音乐智能创作等领域。
五、情感分析循环神经网络还可以用于情感分析。
通过将文本序列输入到LSTM网络中，网络可以学习到文本中的情感信息，从而实现对文本的情感分析任务。
此方法被广泛用于社交媒体数据分析、舆情分析等领域。
总结：本文列举了循环神经网络在文本生成、图像描述、自动摘要、音乐生成、情感分析等领域的应用案例。
循环神经网络具有记忆能力，可以很好地处理序列数据，并在上述领域取得了不错的效果。
未来，循环神经网络将会在更多的领域被广泛应用。
双向循环神经网络的应用与研究
双向循环神经网络的应用与研究随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为最为流行的深度学习算法之一。
而双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，简称BiRNN）作为神经网络的一种，越来越受到学者们的关注。
BiRNN可以对序列数据进行建模，适用于自然语言处理、视频处理、时序信号处理等场景。
本文将对BiRNN的应用和研究进行探讨。
一、BiRNN的基本原理BiRNN由两个相互独立的RNN（循环神经网络）组成，分别为正向RNN和反向RNN。
正向RNN从序列数据的头部开始处理，反向RNN则从尾部开始处理。
正向RNN可以对序列数据的过去进行建模，而反向RNN可以对序列数据的未来进行建模。
两个RNN的输出向量在各时刻进行连接，形成一个双向RNN。
BiRNN的主要优点在于，它能够传递更丰富的信息。
以自然语言处理为例，当我们处理一个句子时，往往需要考虑到前面和后面的内容。
而单向RNN只能考虑到前面或者后面的内容，无法综合起来进行综合分析。
而BiRNN则可以同时考虑句子前后的语义信息，从而提高语义理解的准确度。
二、BiRNN的应用1.自然语言处理在自然语言处理中，BiRNN常用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。
其中命名实体识别是指把文本中特定的实体成分（如人名、地名、时间、机构名称等）识别出来。
相比较于传统的基于规则的方法，基于BiRNN的命名实体识别模型可以与训练数据一起学习到更多的规律和特征，从而得到更准确的结果。
2. 视频处理在视频处理中，BiRNN常用于视频状态识别、视频字幕生成等任务。
在视频状态识别中，BiRNN可以通过前后帧之间的信息传递以及时间序列信息的建模，对视频帧进行分类。
在视频字幕生成中，BiRNN可以对视频内容进行解析，从而生成符合场景的字幕。
3. 时序信号处理在时序信号处理中，BiRNN可用于语音识别、人体姿态识别等任务。
对于语音识别来说，由于人的讲话是一个序列过程，传统的基于HMM的自然语言处理方法缺乏对上下文信息的建模。
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。
《循环神经网络》课件
ht f (Uht 1 Wxt b)
(8-3)
5 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
2. 循环神经网络的基本工作原理
第八章 循环神经网络
4. 循环神经网络的梯度计算
BPTT算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络, 其中“每一层”对应
循环网络中的“每个时刻”。这样, 循环神经网络就可以按照前馈网络中的反向传播
算法进行参数梯度计算。在“展开”的前馈网络中, 所有层的参数是共享的, 因此参数
的真实梯度是所有“展开层”的参数梯度之和, 其误差反向传播示意图如图所示。
yt-1
yt
g
V=[why]
ht-1
f
U=[wh,h-1]
பைடு நூலகம்
ht
zt
W=[wxh]
xt-1
xt
t-1
t
8 of 31
前向计算示意图
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
给定计算t时刻的输入_x001A__x001B__x001B_求网络的输出
_x001A__x001B__x001B_。输入_x001A__x001B__x001B_与权
=g (Vf ( Wxt Uf ( Wxt 1 Uf ( Wxt 2 Uf ( Wxt 3 ) bt 2 ) bt 1 ) bt ))
6 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
3. 循环神经网络的前向计算
循环神经网络 RNN发展史概述
循环神经网络 RNN发展史概述循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(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)。
对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一，其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks，LSTM)是常见的循环神经网络。
1982年，美国加州理工学院物理学家John Hopfield发明了一种单层反馈神经网络Hopfield Network，用来解决组合优化问题。
这是最早的RNN的雏形。
86年，另一位机器学习的泰斗Michael I.Jordan 定义了Recurrent的概念，提出Jordan Network。
1990年，美国认知科学家Jeffrey L.Elman对Jordan Network进行了简化,并采用BP算法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN模型。
但此时RNN由于梯度消失(Gradient Vanishing)及梯度爆炸(Gradient Exploding)的问题，训练非常困难，应用非常受限。
直到1997年，瑞士人工智能研究所的主任Jurgen Schmidhuber提出长短期记忆(LSTM)，LSTM使用门控单元及记忆机制大大缓解了早期RNN训练的问题。
同样在1997年，Mike Schuster提出双向RNN模型(Bidirectional RNN)。
这两种模型大大改进了早期RNN结构，拓宽了RNN的应用范围，为后续序列建模的发展奠定了基础。
此时RNN虽然在一些序列建模任务上取得了不错的效果，但由于计算资源消耗大，后续几年一直没有太大的进展。
chap-循环神经网络资料
需要重新表述。 (7.5)
∂U .
T ∑ ∂ ht ∂ Lt t=1
∂U ∂ ht
(7.6)
(7.7)
其中， ht 是关于 U 和 ht−1 的函数， 而 ht−1 又是关于 U 和 ht−2 的函数。因此， 我
(7.8)
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》
3
https://nndl.github.io/
t−1 , xt )
ht =
t=0 otherwise
(7.1)
从数学上讲，公式7.1可以看成一个动态系统。动态系统是指系统的状态按 照一定的规律随时间变化的系统。因此，活性值 ht 在很多文献上也称为状态或 隐状态。但这里的状态是数学上的概念，区别与我们在前馈网络中定义的神经 元的状态。理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。图7.1给出了循环神 经网络的示例。
第七章
循环神经网络
前馈神经网络假设每次输入都是独立的，也就是说每次网络的输出只依赖 于当前的输入。但是在很多现实任务中，不同时刻的输入可以相互影响，比如 视频、语音、文本等序列结构数据。某个时刻的输出可能和前面时刻的输入相 关。此外，这些序列结构数据的长度一般是不固定的。而前馈神经网络要求输 入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网 络就无能力为了。 ，也叫递归神经网络。 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 这里为了区别与另外一种递归神经网络（Recursive Neural Network） ，我们称 为循环神经网络。在前馈神经网络模型中，连接存在层与层之间，每层的节点 之间是无连接的。 循环神经网络通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的序列。循 环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经 被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 给定一个输入序列 x1:T = (x1 , x2 , . . . , xt , . . . , xT )，循环神经网络通过下面 公式更新带反馈边的隐藏层的活性值 ht ： 0 f (h
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理及应用场景卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是当前深度学习领域中最热门的两个神经网络架构。
本论文将从两个方面分别介绍CNN和RNN的原理及应用场景。
一、卷积神经网络（CNN）1. 原理卷积神经网络是一种使用卷积操作的深度神经网络，其网络结构主要由卷积层、池化层和全连接层构成。
其中，卷积层和池化层主要用于提取图像的特征信息，而全连接层则用于进行分类或回归等任务。
具体而言，卷积层利用卷积核对输入数据进行卷积计算，以提取输入数据中的关键信息。
池化层则用于缩小特征图的空间大小，减少模型参数数量，提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层的输出进行flatten操作后，再进行全连接计算，以得出最终的分类或回归结果。
2. 应用场景卷积神经网络在图像识别、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中，图像识别是其主要应用场景之一。
例如，利用卷积神经网络可以对图像进行分类、分割、检测等任务。
此外，卷积神经网络还可以用于文本特征提取、语音识别等任务。
二、循环神经网络（RNN）1. 原理循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，其主要特点是能够处理序列数据。
循环神经网络通过循环连接将上一时刻的输出作为本时刻的输入，以便学习上下文信息。
其网络结构主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中，隐藏层包含循环单元，用于存储前面输入的信息。
具体而言，循环神经网络通过隐藏层单元的记忆功能，能够将上下文信息融合到当前的计算中，从而在序列数据的预测和生成任务上取得优异的效果。
2. 应用场景循环神经网络主要应用于序列任务，如文本生成、语音识别、机器翻译、时间序列预测等。
例如，在机器翻译中，可以将源语言序列作为输入序列，目标语言序列作为输出序列，利用循环神经网络进行学习和预测，从而实现机器翻译的自动化。
结论本论文从原理和应用场景两个方面介绍了卷积神经网络和循环神经网络。
深度学习-循环神经网络PPT课件
W=[1.66 1.11] b=[1.25]
W=[1.54 1.28] b=[-0.64]
where?
W=[1.16 1.63] b=[-1.8] W=[1.66 1.11] b=[-0.823] W=[1.49 -1.39] b=[-0.743] 11
Single Layer Perceptrons：局限性
12
Linear Separable Problem
AND
0
1
0
0
x1
x2
y
000
100
010
111
OR
1
1
0 1
x1
x2
y
000
101
011
111
XOR
1
0
0 1
x1
x2
y
000
101
011
110
13
Single Layer Perceptrons
XOR
1
0
0 1
For XOR problem: 1. introducing one additional neuron in a special way; 2. using differentiable activation function;
• Input—Output Mapping 输入输出匹配
• Adaptivity 自适应性
8
最简单的神经网络： Perceptrons
9
Single Layer Perceptrons
Rosenblatt, 1957
x1
x2
w1
y
• ••
w2
b
wM
RNN(循环神经网络)介绍
RNN（循环神经网络）介绍RNN（循环神经网络）是一种在人工智能领域中广泛应用的神经网络模型。
与传统神经网络不同，RNN具有记忆性，能够处理序列数据，如语言、音频和时间序列数据。
通过将信息从一个时间步传递到下一个时间步，RNN能够将之前的信息用于当前的计算，这使得它对于处理具有时间依赖关系的数据非常有效。
本文将对RNN的基本原理、结构和应用进行介绍。
1. RNN基本原理RNN的基本原理是数据的递归传播。
在每个时间步，RNN会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量。
输入向量用于当前时间步的计算，隐藏状态向量则是用于传递信息到下一个时间步。
RNN的隐藏状态会将之前的信息隐含在当前时间步的计算中，这使得它能够处理具有时间相关性的数据。
2. RNN结构RNN由一个或多个循环单元组成。
循环单元在每个时间步都会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量，并生成一个输出向量和一个更新后的隐藏状态向量。
通过将隐藏状态向量传递给下一个时间步，RNN能够在处理序列数据时保持一定的记忆性。
3. RNN应用RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译、视频分析等领域都有广泛的应用。
- 自然语言处理：RNN在文本分类、情感分析、语言生成等任务中表现出色。
由于RNN能够处理序列数据，它能够捕捉到词语的次序和上下文信息，从而提高文本处理任务的效果。
- 语音识别：RNN在语音识别任务中能够将语音信号转换为文本表示。
RNN能够处理变长的时间序列数据，将之前的上下文信息用于当前时间步的计算，从而提高语音识别的准确性。
- 机器翻译：RNN在机器翻译任务中能够将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。
RNN能够考虑到上下文信息和短语之间的语义关系，从而提高机器翻译的质量。
- 视频分析：RNN能够处理视频序列数据，通过时间上的依赖关系，提取出视频中的动作、对象等重要信息。
在视频分类、行为识别等任务中，RNN能够更好地理解视频数据的内在结构。
总结：RNN（循环神经网络）是一种能够处理序列数据、具有记忆性的神经网络模型。
深学习循环神经网络讲课课件
深度RNN的参数数量庞大，需要大量 的数据进行训练，且训练过程较为复 杂。
深度RNN具有更强的表达能力和泛化 能力，能够处理复杂的序列数据。
深度RNN的训练方法
使用反向传播算法进行参数更 新，通过计算损失函数对每一 层的误差进行传播。
使用优化器如Adam、SGD等 进行参数优化，以最小化损失 函数。
学习到长期的依赖关系。
梯度爆炸
随着时间步的增加，梯度在反向传 播过程中逐渐增大，导致参数更新 不稳定。
解决方案
使用长短时记忆网络（LSTM）或门 控循环单元（GRU）等改进的RNN 结构，解决长期依赖问题。
03
深学习循环神经网络 （Deep RNN）
深度RNN的结构和特点
深度RNN由多个RNN层叠加而成， 能够捕获序列数据的长期依赖关系。
深学习循环神经网络讲课课 件
汇报人：可编辑 2024-01-11
目录
• 引言 • RNN的基本结构和原理 • 深学习循环神经网络（Deep RNN） • 循环神经网络的变体和扩展 • 深度学习循环神经网络的应用实例 • 总结与展望
01
引言
什么是循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种特殊类型的 深度学习模型，适用于处理序列
深度学习技术的突破为RNN的发展和应用提供了强大的支持。
RNN的应用场景
自然语言处理
如机器翻译、文本生成 、情感分析等。
语音识别
将语音信号转化为文字 信息，用于语音助手、
语音搜索等应用。
推荐系统
利用用户行为序列为用 户推荐相关内容或产品
。
时间序列预测
如股票价格、气候变化 等时间序列数据的预测
。
02
深度学习循环神经网络在语音识别中具有强大的特征学习和 序列建模能力，能够处理各种口音、语速和背景噪音，提高 语音识别的准确率和鲁棒性。
详解循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）
详解循环神经⽹络（RecurrentNeuralNetwork）本⽂结构：1. 模型2. 训练算法3. 基于 RNN 的语⾔模型例⼦4. 代码实现1. 模型和全连接⽹络的区别更细致到向量级的连接图为什么循环神经⽹络可以往前看任意多个输⼊值循环神经⽹络种类繁多，今天只看最基本的循环神经⽹络，这个基础攻克下来，理解拓展形式也不是问题。
⾸先看它和全连接⽹络的区别：下图是⼀个全连接⽹络：它的隐藏层的值只取决于输⼊的 x⽽ RNN 的隐藏层的值 s 不仅仅取决于当前这次的输⼊ x，还取决于上⼀次隐藏层的值 s：这个过程画成简图是这个样⼦：其中，t 是时刻， x 是输⼊层， s 是隐藏层， o 是输出层，矩阵 W 就是隐藏层上⼀次的值作为这⼀次的输⼊的权重。
上⾯的简图还不能够说明细节，来看⼀下更细致到向量级的连接图：Elman networkElman and Jordan networks are also known as "simple recurrent networks" (SRN).其中各变量含义：输出层是⼀个全连接层，它的每个节点都和隐藏层的每个节点相连，隐藏层是循环层。
图来⾃wiki：为什么循环神经⽹络可以往前看任意多个输⼊值呢？来看下⾯的公式，即 RNN 的输出层 o 和隐藏层 s 的计算⽅法：如果反复把式 2 带⼊到式 1，将得到：这就是原因。
2. 训练算法RNN 的训练算法为：BPTTBPTT 的基本原理和 BP 算法是⼀样的，同样是三步：1. 前向计算每个神经元的输出值；2. 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输⼊的偏导数；3. 计算每个权重的梯度。
最后再⽤随机梯度下降算法更新权重。
BP 算法的详细推导可以看这篇：下⾯详细解析各步骤：1. 前向计算计算隐藏层 S 以及它的矩阵形式：注意下图中，各变量的维度，标在右下⾓了，s 的上标代表时刻，下标代表这个向量的第⼏个元素。
机器学习技术的深度神经网络与循环神经网络
机器学习技术的深度神经网络与循环神经网络深度神经网络与循环神经网络是机器学习中两种重要的神经网络结构。
它们在解决不同类型的问题时展现出强大的学习和预测能力。
本文将深入探讨这两种网络的原理、应用以及优缺点。
首先，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种由多个神经网络层级堆叠而成的模型。
每一层都包含多个神经元，这些神经元与上一层的输出相连。
深度神经网络的优势在于通过多层神经元的组合和学习能够提取并表示数据中的高层次特征。
通过反向传播算法，深度神经网络可以通过训练数据自动学习到参数权重的最优值，从而实现对未知数据的预测。
深度神经网络已经在许多领域取得了重大突破。
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的深度神经网络，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。
在自然语言处理领域，递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等循环神经网络结构常被用于处理序列数据，例如语言模型、机器翻译和情感分析等。
此外，深度神经网络在推荐系统、语音识别、医疗诊断等领域也取得了显著成果。
然而，传统的深度神经网络在处理序列数据时存在一些限制。
这就引入了循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的概念。
与深度神经网络不同，RNN 允许信息在网络中进行反馈传递，即每一个神经元的输出不仅取决于当前输入，还取决于过去的输出。
这使得 RNN 在处理序列数据时能够更好地捕捉到时间关联性和上下文依赖。
然而，标准的 RNN 在长期依赖问题上存在困难，导致在处理长序列时出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变种模型，通过引入门机制来减轻梯度问题，并提高了长期依赖的学习能力。
这些模型是目前处理序列数据任务中最常用和有效的模型之一。
深度神经网络和循环神经网络在一些方面具有相似之处。
首先，它们都是端到端模型，可以通过数据自动学习特征表示和决策边界。
机器学习技术中的循环神经网络应用案例
机器学习技术中的循环神经网络应用案例循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种重要的机器学习技术，它在语言处理、时间序列分析、图像生成和预测等领域中发挥着重要作用。
它的独特之处在于能够处理可变长度的输入序列，并且能够通过时间传递信息，使得前面的输入能够影响后面的输出。
本文将介绍几个循环神经网络应用案例，并讨论其在实际中的应用和效果。
首先，一个典型的循环神经网络应用案例是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。
在自然语言处理任务中，往往需要处理变长的文本序列，如文本分类、情感分析和机器翻译等。
传统的基于特征工程的方法往往需要手动提取文本特征，而循环神经网络可以直接处理原始文本序列，无需进行特征工程。
例如，在文本分类任务中，循环神经网络可以通过学习文本序列中的长期依赖关系，有效地捕捉到文本的语义信息，提高分类性能。
另一个重要的应用领域是时间序列分析。
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点，如股票价格、天气数据等。
循环神经网络可以通过时间传递信息的机制，对时间序列数据进行建模和预测。
例如，可以使用循环神经网络来预测未来的股票价格。
通过训练模型来学习历史股票价格的模式和趋势，循环神经网络可以预测未来的股票价格走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
图像生成也是循环神经网络的重要应用之一。
循环神经网络可以通过学习图像之间的语义关系，生成逼真的图像。
这个过程通常被称为图像生成。
其中一个经典的案例是图像描述生成。
通过输入一张图像，循环神经网络可以学习图像中的语义信息，并生成相应的文字描述。
这对于图像检索、自动驾驶和虚拟现实等领域都具有重要意义。
除了上述应用案例，循环神经网络还在许多其他领域得到广泛应用，如语音识别、推荐系统和机器人控制等。
例如，在语音识别任务中，循环神经网络可以通过时间传递信息的机制，对音频中的语音信号进行建模，从而识别出语音中的文字内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
训练样本是成对的序列(A, B)，训练的目标是让序列A编码之后解码得到序列B的概率最大，即最大化如下的 条件对数似然函数
max
1 N
N
log p
n1
yn xn
计算这个目标函数对编码器网络、解码器网络的梯度值，即可用梯度下降法更新两个网络
与一个标签序列对应的路径不止一个，因此目标标签序列的条件概率应该等于能得到它的所有路径的条件概率 之和
借助映射B来定义一个标签序列l的条件概率，它等于所有映射后为l的所有路径的概率之和
pl x p x B1 l
标签字母集合为
a, b, c
路径的序列长度为4，标签序列的长度为3 标签序列abc所对应的所有可能路径为
seq2seq是用循环神经网络构建的一种框架，它能实现从一个序列到另外一个序列的映射，两个序列的长度可以 不相等 seq2seq，是用循环神经网络构建的一种框架，它能实现从一个序列到另外一个序列的映射，两个序列的长度可 以不相等
Ssrc Sdst
前者是源序列，后者是目标序列，两个序列的长度可能不相等
连接主义时序分类 循环神经网络虽然可以解决序列数据的预测问题，但它要求输入的数据是每个时刻分割好并且计算得到的固定长 度的特征向量 于有些问题，对原始的序列数据进行分割并计算特征向量存在困难，典型的是语音识别。我们很难先对原始的声 音信号进行准确的分割，得到每个发音单元所对应的准确的时间区间
CTC是一种解决从带有噪声和未格式化的序列数据预测标签值的通用方法，不要求将输入数据进行分割之后再送 入循环神经网络中预测
两种方案
先计算概率最大的路径 ，然后用B对这个路径进行处理，得到最终的输出序列
hx B
其中 为条件概率最大的路径
arg
max N
t
p
x
这种方法的和最优标签序列并不一定是对应的
第二种方案为前缀搜索解码，通过使用前向后向算法，逐步的扩展输出的标签序列得到最优解
用正向循环层进行正向传播，记住每一个时刻的输出值 结束循环 循环，对t = T,..., 1
用反向循环层进行正向传播，记住每一个时刻的输出值 结束循环 循环，对所有的t，可以按照任意顺序进行计算
用正向和反向循环层的输出值拼接起来作为输出层的输入，计算最终的输出值 结束循环
序列预测问题 循环神经网络实现的是序列到序列的映射，输入序列在每个时刻都对应一个输出值
CTC解决问题的关键思路是引入了空白符，以及用一个函数将循环神经网络的原始输出序列映射为最终的标签序 列，消除掉空白符和进行连续相同输出的合并
CTC网络的输出层为softmax层，如果标签字母集中的字母个数为 L ，则这一层有 L 1 个神经元，其中前 L 个神经元表示在某一个时刻输出标签为每一个标签字母的概率，最后一个神经元的输出值为输出标签值为空的 概率，即没有标签输出
如果将LSTM在各个时刻的输出值进行展开，会发现其中有一部分最早时刻的输入值避免了与权重矩阵的累次 乘法，这是LSTM能够缓解梯度消失问题的主要原因
门控循环单元 Gated Recurrent Units，简称GRU 也是通过门来控制信息的流动。和LSTM不同的是，GRU只使用了两个门，把LSTM的输入门和遗忘门合并成更 新门
根据输入序列和输出序列的对应关系，可以将序列标注问题分为三类 序列分类问题，它给输入序列赋予一个类别标签，即输出序列只有一个值，因此输出序列的长度为1 段分类问题，输入序列被预先分成了几段，每段为一个序列，为每一段赋予一个标签值，显然，第一种问题是第 二种问题的一个特例。语音识别问题 时序分类问题，对于这类问题，输入序列和输出序列的任何对齐方式都是允许的。机器翻译问题
softmax层在各个时刻的输出值合并在一起，定义了各种可能的输出标签序列和输入序列进行对齐的方式的概 率。任何一个标签序列的概率值可以通过对其所有不同的对齐方式的概率进行求和得到
B函数 将RNN原始输出序列映射为我们想要的目标序列 具体做法是去除空白符号，合并相邻的相同符号
实际例子
Ba ab Baa abb aab
序列到序列学习 对有些问题，输入序列的长度和输出序列不一定相等，而且我们事先并不知道输出序列的长度，典型的是语音 识别和机器翻译问题 以机器翻译为例，将一种语言的句子翻译成另外一种语言之后，句子的长度即包括的单词数量一般是不相等的 what's your name 你叫什么名字
标准的RNN没法处理这种输入序列和输出序列长度不相等的情况，解决这类问题的一种方法是序列到序列学习 技术
面临的问题 长短期记忆模型 门控循环单元 双向循环神经网络 序列标注问题 连接主义时序分类 序列到序列学习
问题的根源在于矩阵的多次乘积 避免这种矩阵的累次乘积，目前主流的方法采用了这种做法 长短期记忆模型 门控循环单元
ห้องสมุดไป่ตู้
输入门作用于当前时刻的输入值，遗忘门作用于之前的记忆值，二者加权和，得到汇总信息 最后通过输出门决定输出值
zt Wxzxt Whzht1
更新门决定了之前的记忆值进入当前值的比例。另外一个门是重置门
rt Wxrxt Whrht1
记忆单元的值定义为
ct tanh Wxcxt Wrc ht1 rt
隐含层的状态值定义为
ht 1 zt ct zt ht1
训练时采用最大似然概率，即最大化训练样本集中所有样本的对数概率值。这等价于最小化下面的目标函数
OML S, Nw ln p z x x ,z S
计算似然概率时，需要计算条件概率值 p l x
它是所有可以得到输出序列的路径的概率的和，路径的数量非常多，因此我们需要一种高效的算法计算这个概 率值 解决此问题的思路是动态规划。对一个标签序列对应的所有路径进行求和可以分解为迭代的对这个路径的前缀 对应的路径进行求和
abc a bc ab c abc aabc abbc abcc
CTC分类器的分类结果是给定输入序列，寻找条件概率最大的那个输出序列
hx arg maxlLT p l x
称这一过程为解码，它们都是要得到概率最大的序列值
直接计算概率 p l x 显然不可能，因为能得到l的所有可能的 太多
循环神经网络在处理序列标注任务时面临的问题 标准的循环神经网络是单向的，但有些问题不仅需要序列过去时刻的信息，还需要未来时刻的信息 解决方法-双向网络 循环神经网络的输出序列和输入序列之间要对齐。即每一个时刻的输出值与输入值对应，而有些问题中输入序 列和输出序列的对应关系是未知的。典型的是语音识别问题，这在前面已经介绍 解决方法-连接主义时序分类，即Connectionist Temporal Classification，简称CTC
x1,..., xT y1,..., yT
以这种映射关系为基础，可以构造出多种解决序列预测问题的方法
序列预测问题只要求输入是一个序列数据，输出是多样化的，可以是一个向量，也可以是多个向量构成的序列，并 且两个序列的长度可以不相等
序列标注问题是将一个序列数据映射成离散标签值序列的任务，本质是根据上下文信息对序列每个时刻的输入值进 行预测 典型的序列标注问题包括语音识别，机器翻译，词性标注等 与普通的模式分类问题相比，序列标注问题最显著的区别是输入序列数据的数据点之间存在相关性，输出序列数据 的数据点之间也存在相关性 序列标注问题的一个困难之处在于输入序列和输出序列之间的对齐关系是未知的。以语音识别问题为例，语音信号 哪个时间段内的数据对应哪个单词的对应关系在进行识别之前并不知道，我们不清楚一个单词在语音信号中的起始 时刻和终止时刻
双向循环神经网络 前面介绍的循环神经网络是单向的，每一个时刻的输出依赖于比它早的时刻的输入值，这没有利用未来时 刻的信息 对于有些问题，当前时刻的输出不仅与过去时刻的数据有关，还与将来时刻的数据有关，如机器翻译问题
用两个不同的循环层分别从正向和反向对数据进行扫描
正向传播时的流程为 循环，对t = 1,..., T