为什么RNN在隐藏和输出之间没有权重？

RNN（循环神经网络）是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据。在RNN中，隐藏状态（hidden state）在每个时间步都会被更新，并且会传递给下一个时间步，以捕捉序列中的上下文信息。隐藏状态可以看作是网络对过去信息的记忆。

在RNN中，隐藏状态的更新是通过输入和前一个时间步的隐藏状态进行计算的。具体而言，RNN的隐藏状态更新公式如下：

h_t = f(W_hh * h_{t-1} + W_ix_t)

其中，h_t表示当前时间步的隐藏状态，h_{t-1}表示前一个时间步的隐藏状态，x_t表示当前时间步的输入，W_hh和W_i分别表示隐藏状态和输入的权重矩阵，f表示激活函数。

在这个公式中，可以看到隐藏状态的更新没有直接的权重项。这是因为RNN的隐藏状态在每个时间步都会被重复使用，通过循环连接进行传递。隐藏状态的更新是通过当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态的线性组合来计算的，而不是通过权重项进行直接的加权求和。

RNN之所以没有在隐藏和输出之间引入权重，是因为隐藏状态已经包含了网络对过去信息的记忆，并且通过循环连接进行传递。隐藏状态的维度和网络的参数数量已经决定了网络的记忆能力和表达能力。如果在隐藏和输出之间引入权重，可能会增加网络的复杂度，同时也会增加训练的难度。

总结起来，RNN在隐藏和输出之间没有权重是因为隐藏状态已经包含了网络对过去信息的记忆，并且通过循环连接进行传递。隐藏状态的更新是通过当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态的线性组合来计算的，而不是通过权重项进行直接的加权求和。

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反向传播偏导数是反向传播中使用的关键数学概念偏导数在反向传播过程中，我们通过调整权重，在每次迭代时略微降低网络错误。 ? ? ? ? 为什么要叫做循环神经网络 ?...考虑定义的存储作为隐藏层的输出，也可以作为接下来训练步骤中向网络的其他输入。 ? 在FFNN中，任何时间t的输出都是当前输入和权重的函数。可以使用下式表示： ?...在RNN中，在时间t的输出不仅取决于当前输入和重量，还取决于先前的输入。在这种情况下，时间t的输出将定义为： ? ? x-代表输入向量，y-代表输出向量，s-代表状态向量。...Wx 是输入链接到状态层的权重矩阵，Wy是将状态层连接到输出层的权重矩阵。Ws表示将前一时间状态连接到当前时间状态的权重矩阵 ? RNN展开模型在FFNN中，隐藏层近取决于当前输入和权重： ?...从RNN到LSTM ? 放大某个隐藏单元： ? RNN单元隐藏状态的神经元替代为长短期记忆单元： ? ?

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在左边部分中，x是神经网络的输入，U是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，W是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，V是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，s是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的x一起作为输入...RNN的运算过程和参数更新 1. RNN的前向运算在一个全连接的循环神经网络中，假设隐藏层只有一层。在时刻神经网络接收到一个输入，则隐藏层的输出为： ?...上式中，函数f(·)是隐藏层的激活函数，在TensorFlow中默认是tanh函数。参数U和W在前面介绍过，分别是输入层到隐藏层之间的权重矩阵和记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，参数b1是偏置项。...在神经网络刚开始训练的时候，记忆单元中没有上一个时刻的网络状态，这时候 ? 就是一个初始值。在得到隐藏层的输出后，神经网络的输出为： ?...时，没有分别计算W*input和U*state，然后再相加，而是先用“concat”方法，将前一时刻的状态“state”和当前的输入“inputs”进行拼接，然后用拼接后的矩阵和拼接后的权重矩阵相乘。

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另一种解释：梯度可以被看作是过去对未来的影响的衡量标准如果梯度在较长一段距离内(从时间步 t 到 t+n)变得越来越小，那么我们就不能判断：在数据中，步骤 t 和 t+n 之间没有依赖关系我们用错误的参数来捕获...主要问题是RNN很难学习在多个时间步长的情况下保存信息在普通的RNN中，隐藏状态不断被重写有没有更好结构的RNN 3.长短时记忆网络(LSTM) 3.1 长短时记忆(LSTM) “Long...在时间步 t 时遗忘门：控制上一个单元状态的保存与遗忘输入门：控制写入单元格的新单元内容的哪些部分输出门：控制单元的哪些内容输出到隐藏状态新单元内容：这是要写入单元的新内容单元状态：删除(“忘记...t 上，我们都有输入 x^{(t)} 和隐藏状态 h^{(t)} (没有单元状态) 更新门：控制隐藏状态的哪些部分被更新，或者被保留重置门：控制之前隐藏状态的哪些部分被用于计算新内容新的隐藏状态内容...在实践中的应用] 高性能的RNNs通常是多层的(但没有卷积或前馈网络那么深) 例如：在2017年的一篇论文，Britz et al 发现在神经机器翻译中，2到4层RNN编码器是最好的,和4层RNN解码器

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机器学习算法并没有什么不足之处，那么为什么数据科学家要选择深度学习算法呢？神经网路能够提供给我们哪些传统机器学习提供不了的功能呢？...多层感知器如图所示，MLP由三层组成——输入层、隐藏层和输出层。输入层仅接收输入，隐藏层处理输入，输出层生成结果。基本上，每一层都要训练权值。...MLP能够学习将任何输入映射到输出的权重。通用逼近背后的主要原因之一是激活函数（activation function）。激活函数将非线性特征引入网络中，有助于网络学习输入和输出之间的复杂关系。...感知器（点击查看动图）如图所示，每个神经元的输出都是输入加权和的激活。但是，如果没有激活函数会怎样呢？该网络仅学习线性函数，但不学习复杂关系，原因是：激活函数是多层感知器的核心！...我们先从架构角度了解一下RNN和MLP之间的区别： MLP隐藏层上的环形约束转向RNN ? 如上图所示，RNN在隐藏状态上有一个循环连接，此循环约束能够确保在输入数据中捕捉到顺序信息。

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循环神经网络（RNN）简易教程

h是隐藏状态 x为输入 y为输出 W是权重 t是时间步长当我们在处理序列数据时，RNN在时间步t上取一个输入x。RNN在时间步t-1上取隐藏状态值来计算时间步t上的隐藏状态h并应用tanh激活函数。...任何时间步的输出都取决于当前输入以及以前的状态。与其他对每个隐藏层使用不同参数的深层神经网络不同，RNN在每个步骤共享相同的权重参数。...我们随机初始化权重矩阵，在训练过程中，我们需要找到矩阵的值，使我们有理想的行为，所以我们计算损失函数L。损失函数L是通过测量实际输出和预测输出之间的差异来计算的。用交叉熵函数计算L。 ?...在我们的消息示例中，为了预测下一个单词，我们需要返回几个时间步骤来了解前面的单词。我们有可能在两个相关信息之间有足够的差距。随着差距的扩大，RNN很难学习和连接信息。但这反而是LSTM的强大功能。...Tanh激活函数给出-1和+1之间的输出范围单元状态是单元的内部存储器，它将先前的单元状态乘以遗忘门，然后将新计算的隐藏状态（g）乘以输入门i的输出。 ? 最后，输出将基于单元状态 ?

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精选 25 个 RNN 问题

RNN 与其他神经网络之间的关键区别在于它们处理顺序数据的能力。与独立处理输入的前馈网络不同，RNN 保持隐藏状态，携带来自先前时间步长的信息。...RNN 的架构由循环连接组成，这些连接使信息能够从一个步骤传递到下一个步骤。在每个时间步长中，RNN 接受一个输入，将其与之前的隐藏状态组合在一起，并产生一个输出和一个新的隐藏状态。...因此，RNN 可以更新其权重并从顺序数据中学习。什么是梯度裁剪，为什么它在训练 RNN 中至关重要？我们可以在训练期间使用梯度裁剪来防止梯度变得太大。...它们控制输入如何影响 RNN 的当前状态或隐藏表示。隐藏状态权重（Wh）：这些权重定义了先前隐藏状态对当前隐藏状态的影响。它们通过传播过去时间步长的信息来捕获 RNN 的时间依赖性和内存。...输出权重（Wo）：这些权重决定了当前隐藏状态对 RNN 输出的贡献。它们根据特定任务将隐藏状态映射到所需的输出格式。使用哪种类型的网络来处理“梯度消失”问题？

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整体结构 x、o为向量，分别表示输入层、输出层的值；U、V为权重矩阵，U是输入层到隐藏层的权重矩阵，V是隐藏层到输出层的权重矩阵，W 是上一次的值 S(t-1) 作为这一次的输入的权重矩阵，S(t)是当前的隐藏层矩阵...RNN层的处理函数是tanh，输出结果是h，因此RNN层具有"状态"，这也是其具有记忆性的原因。 RNN隐藏层的输出结果，也被称为隐藏状态或是隐藏状态向量，一般用h或s表示。...LSTM 通过引入输入门、遗忘门和输出门，解决RNN模型下带来的梯度消失的问题。...最终汇总后的整体结构如下反向传播蓝线代表反向传播路径，记忆单元的反向传播仅流过“+”和“×”节点。“+”节点将上游传来的梯度原样流出，所以梯度没有变化（退化）。...通过在这两个层之间共享权重，可以大大减少学习的参数数量。

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（2）每个时间步都产生一个输出，只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间有循环连接的循环网络。（3）隐藏单元之间存在循环连接，但读取整个序列后产生单个输出的循环网络。...其中参数的偏置向量b和c连同权重矩阵U、V和W分别对应于输入到隐藏、隐藏到输出和隐藏到隐藏的连接。这个循环网络将一个输入序列映射到相同长度的输出序列。...导师驱动过程和输出循环网络 image.png 仅在一个时间步的输出和下一个时间步的隐藏单元间存在循环连接的网络确实没有那么强大（因为缺乏隐藏到隐藏之间的连接）。...输入x和每个隐藏单元向量 ? 之间的相互作用是通过新引入的权重矩阵R参数化的，这只是包含了y序列的模型所没有的。同样的乘积 ?...然而，此处自环的权重（或相关联的时间常数）由遗忘门 ? 控制（时刻t和细胞i），有sigmoid单元将权重设置为0和1之间的值。 LSTM网络比简单的循环架构更易于学习长期依赖。

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一、为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。...没有隐藏单元的网络在输入输出映射建模上也有很大局限性。增加线性单元层也解决不了，因为线性叠加依然是线性的，固定的非线性输出也不能建立这种映射。因此需要建立多层自适应的非线性隐藏单元。...RNN强大的计算能力和梯度消失（或爆炸）使其很难训练。通过多层反向传播时，若权重很小，则梯度呈指数缩小；若权重很大，则梯度呈指数增长。...典型的前馈神经网络的一些隐藏层可以应对指数效应，另一方面，在长序列RNN中，梯度容易消失（或爆照），即使有好的初始权重，也很难检测出当前依赖于多个时间输入的目标输出因此很难处理远程依赖性。 ?...回声状态网络：初始化输入→隐藏和隐藏→隐藏和输出→隐藏链接，使隐藏状态有一个巨大的弱耦合振荡器储备，可以选择性的由输入驱动。用动量初始化：和回声状态网络一样，再用动量学习所有连接。

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其中，t 是时刻， x 是输入层， s 是隐藏层， o 是输出层，矩阵 W 就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。上面的简图还不能够说明细节，来看一下更细致到向量级的连接图： ?...输出层是一个全连接层，它的每个节点都和隐藏层的每个节点相连，隐藏层是循环层。...来看下面的公式，即 RNN 的输出层 o 和隐藏层 s 的计算方法： ? 如果反复把式 2 带入到式 1，将得到： ? 这就是原因。 ---- 2....，这部分只和权重矩阵 W 有关。...4 ---- 和权重矩阵 W 的梯度计算方式一样，可以得到误差函数在 t 时刻对权重矩阵 U 的梯度： ? ---- 3.

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