第十节课-RNN介绍
2017-08-21
这次的课程介绍了RNN的相关知识;
首先是RNN的几种模型:
分别又不同的应用场景,包括机器翻译,视频的分类。。。
RNN的解释:
主要的特点就是用到了上一个隐含状态的信息,所以RNN网络具有记忆的特性;
一个例子:Vanilla网络:
接下来是RNN的coputational graph:
特点就是W权重矩阵一直重复使用,然后就是这个图是多对多的模型,最后给出输出态之后还可以计算每个输出状态的损失loss;
接下来的部分介绍了RNN的一个例子,预测当前字符的下一个字符是什么;然后介绍了反向传播算法再RNN的一个改动,并且介绍了RNN的应用例子,比如生成一段文字,为图片生成一段文字描述,当然这个需要和CNN结合使用;
然后介绍了vanilla网络再反向传播计算梯度的时候遇到的问题,梯度爆炸和梯度消失,针对消失问题,引入了LSTM来解决:
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