机器学习课程-温州大学-11深度学习-序列模型

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

本文档介绍了深度学习中的序列模型，包括循环神经网络(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。文中详细阐述了RNN的前向传播过程、LSTM的数学符号表示以及深层循环神经网络的实现。这些模型在语音识别、自然语言处理等领域具有重要应用，能够捕捉时序规则信息。

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，包括以下几个部分：

1. **序列模型概述**
- 序列模型如循环神经网络（RNN）在语音识别、自然语言处理等领域具有重要应用。
- 单词表示：通过词典位置生成高维向量（如one-hot编码），例如词典大小为10,000时，每个单词表示为10,000维向量。
- 语言模型的核心目标是捕捉时序规律信息。

2. **循环神经网络（RNN）**
- RNN通过循环结构处理序列数据，利用隐藏状态传递时序信息。
- 前向传播公式：
$$ a^{(t)} = \tanh(W_{ax}x^{(t)} + W_{aa}a^{(t-1)} + b_a) $$
$$ \hat{y}^{(t)} = \text{softmax}(W_{ya}a^{(t)} + b_y) $$
- RNN实现：`rnn=nn.RNN(input size=10, hidden size=20, num layers=2)`。

3. **长短期记忆网络（LSTM）**
- LSTM通过门控机制解决RNN中的长期依赖问题，包括输入门、遗忘门和输出门。
- 门控公式：
$$ f_t = \sigma(W_f x_t + U_f h_{t-1} + b_f) $$
$$ i_t = \sigma(W_i x_t + U_i h_{t-1} + b_i) $$
$$ o_t = \sigma(W_o x_t + U_o h_{t-1} + b_o) $$
$$ c_t = f_t \circ c_{t-1} + i_t \circ \tanh(W_c x_t + U_c h_{t-1} + b_c) $$
$$ h_t = o_t \circ \tanh(c_t) $$

4. **双向循环神经网络**
- 双向RNN同时利用序列的前向和后向信息，通过两个RNN层（前向和后向）分别处理输入序列。
- 输出为前向和后向隐藏状态的拼接或合并。

5. **深层循环神经网络**
- 深层RNN通过堆叠多层RNN细胞增强模型表达能力。
- 例如：`rnn=nn.RNN(input size=10, hidden size=20, num layers=2)`。

总结：本文系统介绍了序列模型的核心概念和主要变体，包括RNN、LSTM、双向RNN和深层RNN，涵盖了其数学基础和实现细节。