TensorFlow之循环神经网络

傷城~ 2024-04-18 07:47 206阅读 0赞

在前面我们知道了卷积神经网络的网络结构，并介绍了如何使用卷积神经网络解决图像识别问题。本章中将介绍另外一种常用的神经网络结构——循环神经网络（recurrent neural network RNN）以及循环神经网络中的一个重要结构——长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）。本章也将介绍循环神经网络在自然语言处理（natural language processing，NLP）问题以及时序分析问题中的应用，并给出具体的TensorFlow程序来解决一些经典的问题。
1.首先将介绍循环神经网络的基本知识并通过机器翻译问题说明循环神经网络是如何被应用的。这一节将给出一个具体的样例来说明一个最简单的循环神经网络的前向传播时是如何工作的。
2.将介绍循环神经网络中最重要的结构——长短时记忆网络（long short term memory,LSTM）的网络结构。在这一节中将大致介绍LSTM结构中的主要元素，并给出具体的TensorFlow程序来实现一个使用了LSTM结构的循环神经网络。
3.接着将介绍一些常用的循环神经网络的变种。
4.最后将结合TensorFlow对这些网络结构的支持，通过两个经典的循环神经网络模型的应用案例，介绍如何针对语言模型和时序预测两个问题，设计和使用循环神经网络。

1.循环神经网络简介

循环神经网络(recurrent neural network, RNN)源自于Saratha Sathasivam提出的霍普菲尔德网络。霍普菲尔德网络因为实现困难，在其提出时并没有被合适地应用。该网络结构也于1986年后被全连接神经网络以及一些传统的机器学习算法所取代。然而，传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基