神经网络RNN图解！

主要观点总结

文章详细阐述了循环神经网络（RNN）的各个方面，包括其结构、优缺点、应用、激活函数、缺陷以及变体等。文章提到RNN能够学习历史信息，但其也存在一些缺点，如计算速度慢和难以获取很久以前的信息等。此外，文章还介绍了RNNs的应用、损失函数、时间反向传播、激活函数、梯度消失/爆炸、梯度修剪以及不同类型的门的作用。

关键观点总结

关键观点1: RNN的结构与特点

RNN是一种允许先前的输出用作输入，同时具有隐藏状态的神经网络。其结构允许它学习历史信息，但也存在计算速度慢和难以获取很久以前的信息等缺点。

关键观点2: RNN的应用

RNN主要应用于自然语言处理和语音识别领域，如情感分类、命名实体识别、机器翻译等。

关键观点3: RNN的激活函数与梯度问题

RNN常用的激活函数包括Sigmoid、Tanh和RELU等。RNN中常遇到梯度消失和爆炸现象，这是由于很难捕捉到长期的依赖关系。

关键观点4: RNN的变体

为了解冔RNN中遇到的问题，出现了GRU和LSTM等变体，它们能够处理传统RNNs遇到的消失梯度问题。

文章预览

作者：zhenguo 来源：Python与算法社区 转自：机器学习实验室 神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属，尽管它不完美，但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架，还是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加强大的Bert模型家族，都是站在RNN的肩上，不断演化、变强的。 这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。 这篇文章最大特点是图解版本，其次语言简练，总结全面。 概述 传统RNN的体系结构。Recurrent neural networks，也称为RNNs，是一类允许先前的输出用作输入，同时具有隐藏状态的神经网络。它们通常如下所示： 对于每一时步  , 激活函数    ，输出   被表达为: 这里   是时 ………………………………