Recursive Neural Network (RNN) ist ein neuronales Netzwerkmodell.Es ist rekursiv aufgebaut und kann Sequenzdaten verarbeiten, einschließlich Text, Sprache und Zeitreihen. Warten Sie.
Rekursive neuronale Netze können als Verbesserung gegenüber herkömmlichen neuronalen Netzen verstanden werden. Sie bauen rekursiv eine hierarchische Struktur neuronaler Netze auf, sodass neuronale Netze Sequenzdaten besser verarbeiten können.
Die Grundidee des rekursiven neuronalen Netzwerks besteht darin, Sequenzdaten in das neuronale Netzwerk einzugeben und dann die Hierarchie des neuronalen Netzwerks rekursiv aufzubauen, um die Daten Schicht für Schicht zu erweitern und so eine feinkörnige Verarbeitung der Sequenzdaten durchzuführen. Konkret enthält jeder Knoten eines rekurrenten neuronalen Netzwerks einen oder mehrere Gewichtsparameter, die während des Trainingsprozesses kontinuierlich angepasst und optimiert werden. Jeder Knoten empfängt die Ausgabe seiner untergeordneten Knoten und gibt dieses Ergebnis als Eingabe an den nächsten Knoten weiter.
Es gibt viele verschiedene Arten von wiederkehrenden neuronalen Netzwerken, zu den häufigsten gehörenRecurrent Neural Network (RNN) und Long Short-Term Memory Network (Long Short-Term Memory, LSTM). Jeder dieser verschiedenen Typen wiederkehrender neuronaler Netze hat seine eigenen Eigenschaften und Anwendungsbereiche.
Das rekurrente neuronale Netzwerk ist das grundlegendste rekursive neuronale Netzwerk, das Sequenzdaten variabler Länge verarbeiten kann. Jeder Knoten des rekurrenten neuronalen Netzwerks enthält eine verborgene Schicht und eine Ausgabeschicht. Die verborgene Schicht wird verwendet, um das Eingabesignal vom untergeordneten Knoten zu empfangen, und die Ausgabeschicht wird verwendet, um das Signal an den nächsten Knoten auszugeben. Das rekurrente neuronale Netzwerk überträgt kontinuierlich Informationen in einer Schleife, sodass jeder Knoten Teilsequenzen beliebiger Länge in den Sequenzdaten verarbeiten kann.
Das Netzwerk mit langem Kurzzeitgedächtnis ist eine spezielle Art eines rekurrenten neuronalen Netzwerks, das zur Verarbeitung von Daten mit langen Sequenzen verwendet werden kann. Jeder Knoten des Netzwerks mit langem Kurzzeitspeicher enthält eine Speichereinheit und eine Ausgabeeinheit. Die Speichereinheit dient zum Speichern vorheriger Informationen und die Ausgabeeinheit wird zum Ausgeben der Ergebnisse des aktuellen Knotens verwendet. Durch die Einführung eines Speichermechanismus löst das Netzwerk mit langem Kurzzeitgedächtnis die Probleme des Verschwindens und der Explosion von Gradienten, die auftreten, wenn herkömmliche wiederkehrende neuronale Netzwerke Daten mit langer Sequenz verarbeiten.
Geben Sie ein einfaches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie ein rekurrentes neuronales Netzwerk funktioniert.
Nehmen wir an, wir haben einen englischen Text und müssen ihn in eine chinesische Übersetzung umwandeln. Die traditionelle Methode besteht darin, englischen Text in das maschinelle Übersetzungssystem einzugeben und dann das chinesische Übersetzungsergebnis zu erhalten. Allerdings gibt es bei dieser Methode zwei Probleme: Erstens erfordert sie eine manuelle Konvertierung des englischen Textes in ein maschinenlesbares Format; zweitens kann sie die grammatikalischen und semantischen Unterschiede zwischen verschiedenen Sprachen nicht bewältigen. Wiederkehrende neuronale Netze können diese beiden Probleme gut lösen. Konkret können wir den englischen Text als Sequenzdaten in das wiederkehrende neuronale Netzwerk eingeben und dann die chinesischen Übersetzungsergebnisse als Zielsequenzdaten verwenden, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Während des Trainingsprozesses lernt das neuronale Netzwerk automatisch, wie es englische Texte in chinesische Übersetzungen umwandelt, ohne dass eine manuelle Konvertierung erforderlich ist. Gleichzeitig kann das rekurrente neuronale Netzwerk auch automatisch die grammatikalischen und semantischen Unterschiede zwischen verschiedenen Sprachen verarbeiten, wodurch die Ergebnisse der maschinellen Übersetzung genauer und reibungsloser werden.
Das wiederkehrende neuronale Netzwerk ist ein sehr nützliches neuronales Netzwerkmodell, das Sequenzdaten verarbeiten kann, einschließlich Text, Sprache, Zeitreihen usw. Im Vergleich zu herkömmlichen neuronalen Netzen weisen wiederkehrende neuronale Netze eine bessere Anpassungsfähigkeit und Flexibilität auf und können Sequenzdaten variabler Länge und lange Sequenzdaten besser verarbeiten. Derzeit werden rekurrente neuronale Netze häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung, der Vorhersage von Zeitreihen und anderen Bereichen eingesetzt. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie werden die Anwendungsaussichten wiederkehrender neuronaler Netze in Zukunft breiter sein.
[Original von Xiaoxiong AI Network xiaoxiong360.com]