[深度学习]循环神经网络RNN
RNN(Recurrent Neural Network,即循环神经网络)是一类用于处理序列数据的神经网络,广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等领域。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有循环结构,能够通过“记忆”前一时刻的信息来处理序列数据。
RNN的基本结构和工作原理
RNN的关键特性在于它的循环连接,即网络中的隐藏层节点不仅接收当前输入,还接收前一个时刻隐藏层的状态。这个结构使得RNN能够捕捉到数据序列中的时间依赖关系。
具体结构
- 输入层(Input Layer):接收当前时刻的输入数据。
- 隐藏层(Hidden Layer):具有循环连接,既接收当前时刻的输入,也接收前一个时刻隐藏层的输出。
- 输出层(Output Layer):根据隐藏层的状态生成当前时刻的输出。
RNN的工作流程
假设输入序列为 x1,x2,…,xT,其中xt 代表序列在时间 t 的输入。隐藏层的状态 ht 可以表示为:
其中:
- Wxh 是输入到隐藏层的权重矩阵。
- Whh 是隐藏层到隐藏层的权重矩阵。
- bh 是隐藏层的偏置向量。
- σ 是激活函数(例如tanh或ReLU)。
输出 yt 则可以表示为:
其中:
- Why 是隐藏层到输出层的权重矩阵。
- by 是输出层的偏置向量。
- ϕ 是输出层的激活函数(例如softmax用于分类任务)。
RNN的训练
RNN的训练过程使用反向传播算法,但因为其循环结构,具体使用的是“反向传播通过时间(Backpropagation Through Time,BPTT)”算法。BPTT算法将序列展开成多个时间步长,然后像传统的神经网络一样进行反向传播。
RNN的局限性
- 梯度消失和梯度爆炸:由于RNN在时间步长上进行反向传播,长序列训练时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。这使得RNN难以学习长距离依赖关系。
- 长距离依赖问题:标准RNN难以捕捉到长时间步长之间的依赖关系。
RNN的改进
为了解决上述问题,有几种RNN的变体被提出:
- 长短期记忆网络(LSTM):通过引入遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动,有效缓解梯度消失问题。
- 门控循环单元(GRU):简化了LSTM的结构,但仍然能够有效处理长距离依赖。
代码示例
使用随机生成的销售数据作为输入序列,并尝试预测序列的下一个值。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机销售数据
def generate_sales_data(seq_length, num_samples):X = []y = []for _ in range(num_samples):start = np.random.rand() * 100data = np.cumsum(np.random.rand(seq_length + 1) - 0.5) + startX.append(data[:-1])y.append(data[-1])return np.array(X), np.array(y)# 参数设置
seq_length = 50
num_samples = 1000
X, y = generate_sales_data(seq_length, num_samples)# 数据集拆分为训练集和测试集
split = int(0.8 * num_samples)
X_train, X_test = X[:split], X[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:]# 将数据调整为RNN输入的形状
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))# 模型构建
model = Sequential([SimpleRNN(50, activation='tanh', input_shape=(seq_length, 1)),Dense(1)
])# 模型编译
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 打印模型摘要
model.summary()# 模型训练
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_test, y_test))# 模型评估
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Loss: {loss}")# 预测一些值并可视化
y_pred = model.predict(X_test)
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
RNN的应用
- 自然语言处理(NLP):如语言模型、机器翻译、文本生成等。
- 时间序列预测:如股票价格预测、天气预测等。
- 语音识别:如自动语音识别系统。
- 视频处理:如视频分类、动作识别等。
总之,RNN及其变体是处理序列数据的强大工具,通过循环结构捕捉时间依赖关系,为许多应用领域提供了有效的解决方案。
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第十四届蓝桥杯省赛C++B组E题【接龙数列】题解(AC)
需求分析 题目要求最少删掉多少个数后,使得数列变为接龙数列。 相当于题目要求求出数组中的最长接龙子序列。 题目分析 对于一个数能不能放到接龙数列中,只关系到这个数的第一位和最后一位,所以我们可以先对数组进行预处理,将…...
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独辟蹊径:我是如何用Java自创一套工作流引擎的(下)
作者:后端小肥肠 创作不易,未经允许严禁转载。 姊妹篇:独辟蹊径:我是如何用Java自创一套工作流引擎的(上)_java工作流引擎-CSDN博客 1. 前言 在上一篇博客中,我们详细介绍了如何利用Java语言从…...
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新款吉利博越即将亮相!外观内饰升级,13.2英寸中控
新款吉利博越要出新款了,车友们知道吗?据念寒目前掌握到的最新消息,新车将会新疆阿勒泰的博越用户草原大会上首发亮相,至于为什么会选择在草原上发布新款车型,我有点儿没看懂。不过话说回来,对于有关注过吉利博越的车友应该知道,在去年4月份的时候,就已经发布过名叫吉利…...
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小米SU7创始版第二轮惊喜开售!来自首轮异常订单拦截
小米SU7发布的同时,雷军还宣布了特别信仰加持的创始版,全球限量5000辆,开放预定后几秒钟就售罄了。3月31日晚间,雷军宣布,在小米SU7创始版的定购过程中,识别、拦截了部分异常订单和黄牛订单,因此将启动第二轮惊喜追加开售。据悉,小米SU7创始版的第二轮销售需要定金2000…...
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入境游复苏拉动旅游消费,免税、餐饮、酒店等行业迎来利好
随着疫情防控常态化,中国入境旅游市场正逐步回暖,跨境游消费呈现复苏态势。有分析预测,入境游景气复苏将与消费内生增长动力恢复形成合力,对服务消费相关的多业态产生正向辐射效应。免税、餐饮、酒店作为旅游消费三大支柱行业,有望受益于入境游复苏带来的红利。免税行业迎…...
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【开源三方库】Aki:一行代码极简体验JSC++跨语言交互
一、简介 OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)的前端开发语言是ArkTS,在TypeScript(简称TS)生态基础上做了进一步扩展,继承了TS的所有特性,是JavaScript(简称JS…...
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二区5分纯生信|单细胞+非负矩阵+AlphaFold+机器学习组合
说在前面 学文不看刊 这篇分析总体来说工作量不算大,scRNA联合bulkRNA分析,多种机器学习组合预测模型,最后用了AlphaFold2预测蛋白及AutoDock分子对接 非常适合小白学习和模仿,其次在筛选出核心基因后可以再加几个外部数据集观…...
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Hotcoin Research | 市场洞察:2024年5月13日-5月19日
加密货币市场表现 目前,加密货币总市值为1.32万亿,BTC占比54.41%。 本周行情呈现震荡上行的态势,BTC在5月15日-16日,有一波大的拉升,周末为震荡行情。BTC现价为67125美元。 上涨的主要原因:美国4月CPI为3…...