机器学习课程-温州大学-11深度学习-序列模型

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摘要

本文档主要介绍了深度学习中的序列模型，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向循环神经网络及深层循环神经网络的结构与应用。文中详细阐述了循环神经网络在处理序列数据时的优势，讨论了RNN的前向传播过程，并通过数学符号解释了词向量的表示方法。此外，还探讨了深层循环神经网络的设计及其在实际应用中的效果。

AI总结

《机器学习课程-温州大学-11深度学习-序列模型》摘要：

本文主要介绍了深度学习中序列模型的相关内容，重点围绕循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向循环神经网络以及深层循环神经网络展开。

1. **序列模型概述**
序列模型在语音识别、自然语言处理等领域引发了重要变革。文中通过数学符号介绍了序列数据的表示方法，例如“Harry”、“and”和“a”分别用独热向量表示，维度根据词典大小（如10,000）确定。未知词用标记。

2. **循环神经网络（RNN）**
RNN通过循环结构处理序列数据，公式化的前向传播过程如下：
- \(a_t = g_1(W_{aa}a_{t-1} + W_{ax}x_t + b_a)\)，表示隐藏状态的更新；
- \(\hat{y}_t = g_2(W_{ya}a_t + b_y)\)，表示输出的计算。

3. **长短期记忆网络（LSTM）**
LSTM是RNN的扩展，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，通过门控机制更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

4. **双向循环神经网络**
该网络分别从序列的前向和后向传播信息，结合过去和未来的上下文特征，特别适用于需要双向信息的任务。

5. **深层循环神经网络**
通过堆叠多层RNN或LSTM，构建深层循环神经网络以增强模型的表达能力，能够处理更复杂的序列数据。

总结：本文系统介绍了序列模型的核心技术，从RNN到LSTM再到双向和深层循环神经网络，展示了深度学习在序列数据处理中的发展和应用。