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循环神经网络#xff08;recurrent neural network#xff09; 主要思想#xff1a; 即将整个序列划分成多个时间步#xff0c;将每一个时间步的… 深度学习网络组件 RNN公式讲解计算示意图讲解 CNN计算示意 Normalization(归一化层)Normalization常见两种方式 Dropout层 RNN
循环神经网络recurrent neural network 主要思想 即将整个序列划分成多个时间步将每一个时间步的信息依次输入模型同时将模型输出的结果传给下一个时间步。
说人话 将一句话划分为一个个的字或者词然后将这句话拆分的字一个个的按照顺序输入进行计从第一个字开始计算的结果加入到第二个字的计算中依次类推最后一个字计算完成时我们认为它包含了前面所有字的特征信息。
举例 “你个扑该!” 就会拆分成五份先将“你”进行计算得到结果然后加入“个”进行计算最后计算完成“”时得到的值我们认为已经包含前面整句话的特征语义了。
公式讲解
RNN的计算公式如下图 释义 1.tanh是激活函数 2.其中x是输入的值t代表次数或者步数 3.h代表计算值t-1代表前一次即代表前一个输入的字符的计算值 4.所以公式中可以进行计算的权重参数即为b、W、U 计算示意图讲解 如果输入的256维要求输出为128维我们分析各个部分的维度情况 1.由于将句子进行拆分了所以每一个X肯定是1x256 2.因为输出要求128维所以U肯定是256x128 3.h要能够和计算值相加所以是1x128 4.w要和h能够相乘得到128维结果所以w128x128 5.b要能够相加则b 1x128 通过上述的逻辑我们就能够清楚的知道模型的内部有多少可训练的权重参数 CNN
卷积神经网络Convolutional Neural Network 主要思想 和CNN类似对于图片或是视频类的数据更多的是像素点我们通过设定卷积核的大小作为一个特征提取词每次通过上下移动一步将范围内的像素特征进行提取。
计算示意
如图第一步 第二步 释义 1.上面的图片中黄色部分就是我们的卷积核 2.绿色就是我们的图片像素点位转为数字表达的信息 3.红色就是我们提取处理的特征池化的结果 4.其中黄色部分每个点位相乘的下标数据就是我们模型需要计算的权重这个权重和图谱的对应点位进行相乘结果相加就是我们提取的值 注意上面介绍的是一种普通的卷积方法卷积还要膨胀卷积等 注意2卷积同样可以用于NLP再NLP中卷积的移动方向只有上下两个 Normalization(归一化层)
释义 对于神经网络模型我们需要经过多层的计算那么某一层的某个参数过大或者过小都会导致梯度的膨胀和消失为了避免这个问题我们使用Normalization将某一层的神经网络输出给收缩到一个范围内避免上述的问题
公式
释义 1.公式1表示对任意一层的输出进行求平均 2.公式2求该输出的方差 3.公式3通过方差、均值可以将输出值分布收缩到一个小的范围 4.公式4中β和γ需要学习的参数Y才是归一化层的输出目的是为了减少归一化所造成的数据中特征的损失 Normalization常见两种方式
如图 释义 1.左右两种normalization主要是对输出的向量的求平均和方差的方向不同一个是batch样本之间一个是样本内进行 2.batch normalization主要用于CV任务中因为是归一化在样本间图像我们考虑两张类似的图片存在一些相似性和关系 3.layer normalization主要是用于NLP任务中求的是样本间的因为我们认为语言的差异较大两句话间相似性小 注意归一化层不是只有上述的操作还有其他的类型目的都一致约束 Dropout层
作用 减少过拟合 逻辑 按照指定的概率随机丢弃一些神经元每一个神经元都按照这个概率去判断一下要不要丢弃即将对应位置值设为0其余元素乘以1/(1-p)进行放大
案例说明 有一个向量[1,2,3,4,5,6],经过p0.5的dropout层得到的结果可能为[0,4,0,0,0,12]。
理解说明 1.强迫一个神经单元和随机挑选出来的其他神经单元共同工作消除减弱了神经元节点间的联合适应性增强了泛化能力 2.可以看做是一种模型平均由于每次随机忽略的隐层节点都不同这样就使每次训练的网络都是不一样的每次训练都可以单做一个“新”的模型 类比说明 养了一群娃目的是能够在社会上叱咤风云为了避免在训练阶段即读书阶段成为书呆子让他们每个人都去跳崖这个跳崖的死亡率p我们可以设置嘎掉的娃我们就把他们的高考成绩打0分没有噶掉的就把分数进行1/(1-p)放大奖励这样就避免其中某个孩子王的影响了每一个娃都会是强者。
