人工智能-深度学习系列(4)：循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络深度学习是目前人工智能领域最为炙手可热的技术之一，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成就。
而在深度学习领域中，卷积神经网络和循环神经网络是两个重要的模型，它们在不同的任务中展现出了卓越的性能。
本文将重点介绍卷积神经网络和循环神经网络的原理、结构和应用，旨在帮助读者更好地理解这两种神经网络模型。
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)1.1原理卷积神经网络是受到生物视觉系统的启发而提出的一种深度学习模型，它模拟了人类视觉皮层的工作原理。
在卷积神经网络中，包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。
卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作从输入数据中提取特征。
卷积操作可以有效地减少参数数量，并且能够捕捉数据中的局部特征。
此外，卷积操作还具有平移不变性，能够识别特征在不同位置的模式。
池化层通常紧跟在卷积层后面，它的作用是降低特征图的尺寸，并减少模型对位置的敏感度。
常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选择特征图中的最大值和平均值作为输出。
全连接层是卷积神经网络中的最后一层，它将特征图展平成一维向量，并通过全连接操作将提取的特征进行分类或回归。
1.2结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层和池化层交替出现，而全连接层通常出现在网络的最后一部分。
卷积神经网络的结构可以根据具体的任务进行调整，以达到更好的性能。
1.3应用卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了巨大的成功。
以ImageNet图像识别比赛为例，卷积神经网络模型始终是各种比赛的最佳选择，它在复杂的图像数据上展现了出色的识别性能。
此外，卷积神经网络还被广泛应用于医学影像识别、自动驾驶、智能安防等领域。
二、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)2.1原理循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络模型，它具有记忆能力，能够对序列数据进行建模。
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
深度学习的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习的卷积神经网络与循环神经网络深度学习的卷积神经网络与循环神经网络在近年来备受关注，成为人工智能领域的热门研究课题。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种在深度学习中应用广泛的神经网络模型，各自具有独特的特点和应用领域。
本文将就卷积神经网络与循环神经网络的基本原理、发展历程、优缺点以及应用领域等方面进行探讨，以期为读者提供更深入的了解和认识。
卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的神经网络模型，主要应用于图像和视频等领域。
其核心思想是利用卷积操作和池化操作对输入数据进行特征提取，然后通过全连接层和激活函数实现分类任务。
卷积操作可以有效地减少网络参数量，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力。
而池化操作则可以进一步减小特征图的尺寸，减少计算量，增强模型的平移不变性。
卷积神经网络的特点是能够从原始数据中提取高级抽象特征，在图像识别、物体检测、语音识别等方面取得了巨大成功。
循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型，主要应用于自然语言处理、时间序列预测等任务。
其核心思想是在网络中引入循环结构，使得网络可以记忆之前的信息并进行时间序列的建模。
循环神经网络的一个重要变种是长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），它通过门控单元对输入、输出和记忆进行控制，解决了传统循环神经网络面临的长期依赖问题。
循环神经网络的特点是可以处理不定长序列数据，能够自动提取序列数据中的时序信息，在机器翻译、情感分析、语音识别等方面表现优秀。
虽然卷积神经网络和循环神经网络在不同的应用领域表现出色，但它们也各自存在一些缺点。
卷积神经网络在处理变长序列数据时存在局限性，无法很好地捕捉时序信息；而循环神经网络在处理长距离依赖性问题上存在梯度消失和梯度爆炸等困难。
深度学习中的循环神经网络实践案例分享
深度学习中的循环神经网络实践案例分享在目前的人工智能领域中，深度学习已经成为了一个非常重要的分支。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是目前应用最为广泛的算法之一。
RNN 是一种神经网络模型，专门用于处理时间序列数据。
在本文中，我们将会分享几个深度学习中 RNN 的实践案例，希望能够对读者有所帮助。
案例一：语言模型语言模型是 NLP 中的重要应用之一。
它可以帮助我们预测一段给定的文本。
在深度学习中，通常采用基于 RNN 的模型来实现语言模型。
其中，最为常见的是 LSTM 和 GRU。
接下来，我们将用 LSTM 作为例子来说明实现过程。
在语言模型中，我们需要将输入的文本转化为向量化的形式。
一般常用的方式是将每个词汇映射为一个固定长度的向量，例如word2vec。
之后，我们需要在每个时刻都给出一个当前词汇生成下一个词汇的概率分布。
在这个过程中，我们需要使用 LSTM 这样的循环神经网络模型。
具体实现步骤：首先，我们需要建立一个 LSTM 模型。
在 Keras 中，我们可以使用如下代码：```pythonfrom yers import LSTMfrom keras.models import Sequentialmodel = Sequential()model.add(LSTM(512, input_shape=(None, voc_size)))```其中，voc_size 表示词汇表的大小，None 表示输入序列的长度不确定。
接下来，我们需要定义模型的训练过程。
在这个过程中，我们需要给定一个 batch 的文本，用 lstm 模型逐步生成每个词汇的概率分布，再通过误差反传的方式对模型参数进行更新。
具体代码如下：```pythonfrom yers import Densefrom keras.optimizers import RMSpropoptimizer = RMSprop(lr=0.01)model.add(Dense(voc_size, activation='softmax'))pile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=optimizer)def train_on_batch(self, x, y):self.model.train_on_batch(x, y)```接下来，我们可以使用训练好的模型来预测一段文本。
AI必知的十大深度学习算法
AI必知的十大深度学习算法深度学习算法在如今的人工智能领域中扮演着重要的角色。
它们能够模拟人脑的神经网络结构，以逐渐改进和提升机器对复杂问题的理解能力。
在本文中，我们将介绍AI必知的十大深度学习算法。
一、感知机算法感知机算法是人工神经网络的基础。
它模拟了神经网络中的神经元处理信息的方式。
该算法基于线性可分的概念，能够将不同样本进行分类。
感知机算法的流程包括权重初始化、输出计算、误差计算和权重更新。
二、反向传播算法反向传播算法是深度学习中最重要的算法之一。
通过使用链式法则，它能够从输出端逆向传播误差，并更新神经网络中的权重。
这种算法的有效性使得神经网络能够逐层学习和提升。
三、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等数据的深度学习算法。
它使用了卷积和池化等操作，能够自动提取输入数据中的重要特征。
卷积神经网络在图像分类、目标检测等任务中表现出色。
四、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习算法。
相较于传统神经网络，RNN能够引入时间维度信息，使得模型能够记忆和利用过去的状态。
这使得它在语言模型、机器翻译等任务中取得较好的效果。
五、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是对RNN的改进版本。
它通过引入“门”的概念，能够更好地解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题。
LSTM的结构使得它能够更好地处理长时间依赖性问题。
六、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成。
生成器试图生成与真实数据相似的数据，而判别器则试图将它们与真实数据区分开来。
通过两者之间的对抗训练，GAN能够生成逼真的新数据，如图像、音频等。
七、自编码器自编码器是一种无监督学习的算法。
它试图将输入数据编码成低维表示，并通过解码器进行重构。
自编码器能够学习到输入数据的关键特征，具有数据降维和去噪能力。
八、深度信念网络（DBN）深度信念网络是一种多层的生成模型。
它由多个受限玻尔兹曼机组成，能够学习到数据分布的概率模型。
第四章 深度学习精品文档
分解、再分解，直到能够还原到逻辑原点。
在意象上，还原主义就是“1+1=2”，也就是说，一个复杂
的系统，都可以由简单的系统简单叠加而成（可以理解为线性
系统），如果各个简单系统的问题解决了，那么整体的问题也
就得以解决。比如说，很多的经典力学问题，不论形式有多复
假设向量（x1,x2）和（y1,y2）之间的夹角为θ，那么cosθ可由内积表示如图：
1 1 +2 2
cosθ =
2
2
2
2
1 +2 · 1 +2
通过习题证明，上述cosθ的定义与中学里学习的公式是一致的
cosθ =
2 +2 − 2
2
（2）向量卷积运算
（3）矩阵卷积运算过程
（x1,x2）·（y1,y2）= x1 y1 +x2y2
显然，可用内积表示向量（x1,x2）的长度 1 2 + 2 2 ：
（x1,x2）·（x1,x2）= 1 2 + 2 2
也可用内积表示向量（y1,y2）的长度 1 2 + 2 2 ：
（y1,y2）·（y1,y2）= 1 2 + 2 2
少智能”。
因此，你可以看到，在这个世界上，存在着一个“麻烦
守恒定律”：麻烦不会减少，只会转移。
再后来，网络进一步加深，出现了多层次的“表示学
习”，它把学习的性能提升到另一个高度。这种学习的层次
多了，其实也就是套路“深了”。于是，人们就给它取了个
特别的名称——Deep Learning（深度学习）。
杂，通过不断的分解和还原，最后都可以通过牛顿的三大定律
得以解决。
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络深度学习已经成为了人工智能技术领域的热点，它涉及到很多的算法和模型，其中卷积神经网络和循环神经网络是两种广泛应用的模型，它们分别对应于不同的应用场景。
一、卷积神经网络卷积神经网络，英文名Convolutional Neural Network，简称CNN，是一种非常适合图像处理领域的算法模型。
CNN主要是用来解决图像分类、目标检测等问题，它采用了一种称为卷积的运算来处理图像数据。
卷积操作是将一组滤波器应用于图像的不同部分，生成一组新的图像特征，这样可以减少图像的冗余、提取出更加本质的图像信息。
CNN的基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层是CNN的核心组成部分。
在卷积层中，由于图像是二维的，滤波器大小也是二维的，即宽和高都有一个大小，也称为卷积核。
卷积核可以应用于图像的不同部分，并生成一组新的特征图。
池化层的作用是对特征图进行下采样操作，减小特征图的大小，同时保留最显著的特征。
全连接层则将池化层得到的特征图进行分类或检测。
CNN与传统的神经网络相比，最大的优点就是能够处理局部图像信息，提取出图像中的特征。
而其在处理图像数据方面的卓越表现，也使其被广泛应用于自然语言处理和语音处理等领域。
二、循环神经网络与CNN不同，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）主要用于解决序列数据方面的问题，例如语音识别、文本生成、机器翻译等。
与CNNS的卷积核对图像进行局部处理不同，RNN是对序列数据进行处理，通过对前几个时刻的输入进行处理，得出当前时刻的输出结果，同时还可以利用当前时刻的结果影响后续的输出结果。
RNN由一系列的时间步组成，每个时间步都会产生一个输出和一个隐藏状态。
其中隐藏状态会被传递到下一个时间步，从而实现信息的传递。
RNN中最常用的模型是长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），它可以在长时间序列上保存和传递信息，解决了传统RNN存在的“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。
深度学习中的循环神经网络(RNN)介绍及应用
深度学习中的循环神经网络（RNN）介绍及应用深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在各个领域取得了巨大的成就。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）作为一种能够处理序列数据的神经网络模型，在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域表现出卓越的性能，受到了广泛的关注和应用。
一、循环神经网络的介绍循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型，可以处理具有时间顺序的序列数据。
相比于传统的前馈神经网络，循环神经网络通过引入循环连接，将前一时刻的状态信息传递到当前时刻，以此来处理序列数据中的时序信息。
这种设计使得循环神经网络能够对变长的输入序列进行建模，并在序列中捕捉到隐含的长期依赖关系。
循环神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
隐藏层的每个神经元都拥有一个循环连接，可以接收来自上一时刻隐藏层的输出，并结合当前时刻的输入进行计算。
通过不断的迭代，循环神经网络能够逐步更新隐藏层的状态，并且在计算输出时同时考虑输入和历史信息。
这种机制使得循环神经网络能够应对序列数据中的时序变化，更好地理解和利用数据中的上下文信息。
二、循环神经网络的应用循环神经网络在多个领域展现出了强大的建模能力和广泛的应用潜力。
1. 自然语言处理在自然语言处理领域，循环神经网络被广泛应用于语言模型、机器翻译、文本分类等任务。
通过在输入端引入序列数据，如词语序列或字符序列，循环神经网络可以对语言中的上下文关系建模，实现对文本的语义理解、生成和分类。
尤其是长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）等改进的循环神经网络结构，有效地缓解了传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，提升了对长文本的建模能力。
2. 语音识别循环神经网络在语音识别领域的应用也取得了显著的成果。
通过将语音信号转化为时序序列输入循环神经网络，可以实现对语音数据的建模和识别。
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若反复把式2代入入带式1，我们将得到： o t = g(Vs t) = g(Vf(Ux t + Ws t − 1)) = g(Vf(Ux t + Wf(Ux t − 1 + Ws t − 2))) = g(Vf(Ux t + Wf(Ux t − 1 + Wf(Ux t − 2 + Ws t − 3))))
一一、语言言模型
RNN是在自自然语言言处理理领域中最先使用用的，如RNN可以为语言言模型来建模。那么，何为语言言模 型？ 自自然语言言从它产生生开始，逐渐演变成一一种上下文文相关的信息表达和传递的方方式，因此让计算机处 理理自自然语言言，一一个基本的问题就是为自自然语言言这种上下文文相关的特性建立立数学模型。这个数学模 型就是在自自然语言言处理理中常说的统计语言言模型（Statistical Language Model）。它最先由贾里里里尼 克提出。 我们可以和电脑玩一一个游戏，我们写出一一个句句子子前面面的一一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来 的一一个词，比比如下面面这句句： 我昨天上学迟到了了，老老老师批评了了____。 我们给电脑展示了了这句句话前面面这些词，然后让电脑写下接下来的一一个词。在这个例例子子中，接下来 的这个词最有可能是“我”，而而不不可能是“小小明”，甚至至是“吃饭”。 语言言模型的出发点很简单：一一个句句子子是否合理理，就看看它的可能性大大小小如何。 语言言模型有很多用用处，比比如在语音音转文文本（STT）的应用用中，声学模型输出的结果，往往是若干干 个可能的候选词，这时候就需要语言言模型来从这些候选词中选择一一个最有可能的。当然，它同样 也可以用用在图像到文文本的识别中（OCR技术）。 在使用用RNN之前，语言言模型主要是采用用N-Gram。N可以是一一个自自然数，比比如2或者3.它的含义 是，假设一一个词出现的概率只和前面面N个词相关。我们以2-Gram为例例。首首先，对前面面的一一句句话进 行行行切词： 我 昨天 上学 迟到 了了 ， 老老老师 批评 了了 ____。 如果用用2-Gram进行行行建模，那么电脑在预测时，只会看到前面面的“了了”，然后，电脑会在语料料库中，
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
搜索“了了”后面面最有可能的一一个词。不不管最后电脑选的是不不是“我”，这个模型看起来并不不是那么靠 谱，因为“了了”前面面的一一大大堆实际上丝毫没起作用用。如果是3-Gram模型呢，会搜索“批评了了”后面面最 有可能的词，看⻬齐俩感觉比比2-Gram靠谱了了不不少，但还是远远不不够的。因为这句句话最关键的信 息“我”，远在9个词之前！ 似乎我们可以不不断提升N的值，比比如4-Gram、9-Gram·······。实际上，这个想法是没有实用用性 的。在实际应用用中最多的是N=3的三元模型，更更高高阶的模型就很少使用用了了。主要有两个原因。首首 先，N元模型的大大小小（或者说空间复杂度）几几乎是N的指数函数，即O( | V | N)，这里里里 | V | 是一一种语 言言词典的词汇量量，一一般在几几万到几几十十万个。然后，使用用N元模型的速度（或者说时间复杂度）也 几几乎是一一个指数函数，即O( | V | N − 1)。因此N不不能太大大。当N从1到2，再从2到3时，模型的效果 上升显著。而而当模型从3到4时，效果的提升就不不是很显著了了，而而资源的耗费增加却非非常快，所 以，除非非是不不惜资源为了了做到极致，很少有人人使用用四元以上的模型。Google的罗塞塔翻译系统和 语言言搜索系统，使用用的是四元模型，该模型存储于500台以上的Google服务器器中。 RNN就解决了了N-Gram的缺陷，它在理理论上可以往前看（往后看）任意多个词。
深度学习系列列（4）：循环神经网网络
之前学习了了全连接神经网网络和卷积神经网网络，以及它们的训练与应用用。它们都只能单独的去处理理 单个的输入入，且前后的输入入之间毫无无关系。但是，在一一些任务中，我们需要更更好的去处理理序列列的 信息，即前后的输入入之间存在关系。比比如，在理理解一一整句句话的过程中，孤立立理理解组成这句句话的词 是不不够的，我们需要整体的处理理由这些词连接起来的整个序列列；当我们处理理视频时，我们也不不能 单独地仅仅分析每一一帧，而而要分析这些帧连接起来的整个序列列。这就引出了了深度学习领域中另一一 类非非常重要的神经网网络：循环神经网网络（Recurrent Neural Network）。
二二、基本循环神经网网络
开始前，我们先回顾一一下，简单的MLP三层神经网网络模型：
其中x是一一个向量量，它表示输入入层的值（这里里里面面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一一个向 量量，它表示隐藏层的值（这里里里隐藏层面面画了了一一个节点，你也可以想象这一一层其实是多个节点，节 点数与向量量s的维度相同）；U是输入入层到隐藏层的权重矩阵；o也是一一个向量量，它表示输出层的 值；V是隐藏层到输出层的权重矩阵。 再看下图中一一个简单的循环神经网网络图，它由输入入层、一一个隐藏层和一一个输出层组成。我们可以 看到，循环神经网网络的隐藏层的值s不不仅仅取决于当前这次的输入入x，还取决于上一一次隐藏层的值
s。权重矩阵W就是隐藏层上一一次的值作为这一一次的输入入的权重。
如果我们把上面面的图展开，循环神经网网络也可以画成下面面这个样子子：
现在看起来就清楚不不少了了，这个网网络在t时刻接收到输入入X t之后，隐藏层的值是S t，输出值是o t。 关键一一点是，s t的值不不仅仅取决于X t，还取决于S t − 1。我们可以使用用下面面的公式来表示循环神经 网网络的计算方方法： o t = g(Vs t) s t = f(Ux t + Ws t − 1) 式1是输出层的计算公式，输出层是一一个全连接层，也就是它的每个节点都和隐藏层的每个节点 相连。V是输出层的权重矩阵，g是激活函数。式2是隐藏层的计算公式，它是循环层。U是输入入x 的权重矩阵，W是上一一次的值s t − 1作为这一一次的输入入的权重矩阵，f是激活函数。 从上面面的公式可以看出，循环层和全连接层的区别就是多了了一一个权重矩阵W。