Wiederkehrendes Tutorial für neuronales Netzwerk (RNN)

rezidivierende neuronale Netzwerke (RNNs): Ein umfassender Leitfaden

Wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNNs) sind eine leistungsstarke Art des künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN), das in Anwendungen wie Apples Siri und Googles Sprachsuche verwendet wird. Ihre einzigartige Fähigkeit, frühere Eingaben durch interne Speicher zu behalten, macht sie ideal für Aufgaben wie die Vorhersage von Aktienkurs, die Textgenerierung, die Transkription und die maschinelle Übersetzung. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken, in denen Eingänge und Ausgaben unabhängig sind, hängen RNN -Ausgänge in einer Sequenz von früheren Elementen ab. Darüber hinaus teilen sich RNNs Parameter über Netzwerkschichten und optimieren das Gewicht und die Verzerrungsanpassungen während des Gradientenabfalls. />

Das obige Diagramm veranschaulicht eine grundlegende RNN. In einem Aktienkurs -Prognose -Szenario unter Verwendung von Daten wie [45, 56, 45, 49, 50, ...] enthält jede Eingabe (x0 bis XT) vergangene Werte. Zum Beispiel wäre x0 45, x1 56, und diese Werte tragen zur Vorhersage des nächsten Sequenzelements bei. src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174165793768541.jpg" alt=" Recurrent Neural Network Tutorial (RNN) " />

The input layer (X) processes the initial input, passing it to the middle layer (A), which comprises multiple hidden layers with activation Funktionen, Gewichte und Vorurteile. Diese Parameter werden über die verborgene Ebene geteilt, wodurch anstelle von mehreren unterschiedlichen Schichten eine einzelne Schleifenschicht erzeugt wird. RNNs verwenden eine Backpropagation während der Zeit (BPTT) anstelle einer herkömmlichen Backpropagation, um Gradienten zu berechnen. BPTT setzt Fehler bei jedem Zeitschritt aufgrund der gemeinsam genutzten Parameter zusammen. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es RNNs, verschiedene Aufgaben zu erledigen, einschließlich Musikgenerierung, Stimmungsanalyse und maschineller Übersetzung. Es gibt vier Haupttypen:

• Eins zu eins: Ein einfaches neuronales Netzwerk, das für einzelne Eingangs-/Ausgangsprobleme geeignet ist. Klassifizierung).
• Viele zu viele: behandelt mehrere Eingänge und Ausgänge (z. B. maschinelle Übersetzung). Tutorial (rnn) "/>

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  cnns vs. rnns

  Schlüsselunterschiede:

  • CNNs verarbeiten Sparse -Daten (Bilder), während RNNs Zeitreihen verwalten und sequentielle Daten. RNNs sind flexibel.
  • cnns sind feedforward; RNNs verwenden Schleifen für sequentielle Daten.
  • CNNs werden zur Bild-/Videoverarbeitung verwendet. RNNs für die Sprach-/Textanalyse. Instabilität und längere Trainingszeiten.

  Lösungen umfassen das Reduzieren versteckter Schichten oder die Verwendung fortschrittlicher Architekturen wie LSTM und Gru. LSTM und Gru adressieren dies durch Aktivieren der Aufbewahrung von Informationen über verlängerte Zeiträume.

  • Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM): Ein fortgeschrittenes RNN, das zur Minderung des Verschwindens/explodierenden Gradienten entwickelt wurde. Seine vier interagierenden Schichten erleichtern die Langzeitgedächtnisretention und machen sie für die maschinelle Übersetzung, die Sprachsynthese und mehr geeignet. (Rnn) "/>
    • REKURENT REATURRENT (GRU): Eine einfachere Variation von LSTM unter Verwendung von Aktualisierung und Zurücksetzen von Gates zum Verwalten des Informationsflusses. Seine optimierte Architektur führt häufig zu einem schnelleren Training im Vergleich zu LSTM. Aktienkursvorhersage unter Verwendung von LSTM & amp; Gru

      In diesem Abschnitt wird ein Projekt verwendet, das LSTM und Gru zur Vorhersage von MasterCard -Aktienkursen verwendet. Der Code verwendet Bibliotheken wie Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-Learn und TensorFlow. Vorverarbeitung: Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf, skalieren Sie mit minmaxscaler und form für Modelleingaben. Modell: Bauen und trainieren Sie ein Gru -Modell mit ähnlicher Architektur.

    • GRU -Ergebnisse: Bewerten Sie die Leistung des Gru -Modells mit RMSE.
    • Schlussfolgerung: Vergleichen src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/17416579499636.jpg" Alt = "Recurrent Neural Network Tutorial (RNN)"/>

      Fazit verwendet. und zeitliches Verständnis. Dieses Tutorial lieferte ein grundlegendes Verständnis von RNNs, ihren Grenzen und Lösungen, die von fortschrittlichen Architekturen wie LSTM und Gru angeboten wurden. Das Projekt zeigte die Anwendung von LSTM und GRU zur Vorhersage von Aktienkurs und zeigt die überlegene Leistung von Gru in diesem speziellen Fall hervor. Das vollständige Projekt ist im DataCamp -Arbeitsbereich verfügbar. https://www.php.cn/link/8708107b2ff5de15d0244471ae041fdb mit tatsächlichen Links zu den entsprechenden Kursen. Es wird angenommen, dass die Bild -URLs korrekt und zugänglich sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWiederkehrendes Tutorial für neuronales Netzwerk (RNN). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!