深层循环神经网络（DRNN）的主要目的？

亮剑白马坡下 2021-07-15 16:05:07

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weixin_38498942 2021-07-15

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增强模型的表达能力，结构上主要是将每个时刻上的循环体重复多次，每一层循环体中参数是共享的，但不同层之间的参数可以不同。

我们提出了一种利用由长短期记忆(LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训练，并使用来自 Physionet PDB 心电图信号数据库的真实数据进行微调。结果表明，10层DRNN对于幅值0.2mV白噪声的真实信号去噪均方误差低至0.179，使其成为其他常用方法的可行替代方案。

一、循环神经网络简介　　循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。下图展示了一个典型的循环神经网络。循环神经网络的一个重要的概念就是时刻。上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt，还有一个自身当前时刻的状态St。 ...

深度学习之循环神经网络RNN

上图是一幅全连接神经网络图，我们可以看到输入层-隐藏层-输出层，他们每一层之间是相互独立地，(框框里面代表同一层)，每一次输入生成一个节点，同一层中每个节点之间又相互独立的话，那么我们每一次的输入其实跟前面的输入是没有关系地。这样在某一些任务中便不能很好的处理序列信息。什么是序列信息呢？通俗理解就是一段连续的信息，前后信息之间是有关系地，必须将不同时刻的信息放在一起理解。比如一句话，虽然可以拆分成多个词语，但是需要将这些词语连起来理解才能得到一句话的意思。

循环神经网络 Recurrent Neural Network 参考资料： Datawhale水很深的深度学习——RNN 史上最小白之RNN详解_Tink1995的博客-CSDN博客_rnn隐藏层 Pytorch：RNN、LSTM、GRU、Bi-GRU、Bi-LSTM、梯度消失、梯度爆炸 RNN概念介绍 RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种'记忆..

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