为什么使用序列模型（sequence model）？

人生修炼手册 2021-07-15 16:02:08

为什么使用序列模型（sequence model）？

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weixin_38498942 2021-07-15

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列会有两个问题：
1）全连接神经网络输入层和输出层长度固定，而不同序列的输入、输出可能有不同的长度，选择最大长度并对短序列进行填充（pad）不是一种很好的方式；
2）全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的，当需要用到序列之前时刻的信息时，全连接神经网络无法办到，一个序列的不同位置之间无法共享特征。而循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）可以很好地解决问题。

文章目录1、符号定义2、构建循环神经网络-Recurrent Neural Network2.1 RNN中的反向传播2.2 不同架构的RNN3、语言模型的RNN架构3.1 架构3.2 序列采样4、RNN的梯度消失问题-vanishing gradients4.1 门控制单元-Gate Recurrent Unit4.2 长短期记忆单元-Long Short Term Memory5、双向RNN-Bidirectional RNN5、深度RNN-Deep RNN \qquad在生活中，有许多领域都用到了序列模

1. 序列模型 sequence model 2. 代码实现 3. Q&A RNN 可以认为跟隐马尔科夫假设上建模的。later variable潜变量是不存在， hidden variable隐变量是存在，只是看不到。 MLP可以记住了过去数据的模式，然后去用这个模式去画出未来的趋势。如果仅仅是记住数据，泛化性会不好，导致过拟合。预测波音飞机的零件的坏的概率，有几百个参数。这里的困难点是在，要收集到足够多的负类。否则，都是正类数据，预测出

文章目录循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)

序列模型是用于处理有序数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测、语音处理等多个领域。通过对序列数据的建模，能够捕捉到时间或空间上的依赖关系，为实际问题的预测和决策提供支持。随着神经网络的快速发展，像 RNN、LSTM、GRU 和 Transformer 等模型在序列任务中发挥了巨大的作用，极大地推动了各个领域的发展。

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介在这篇文章中，我将会从深度学习模型的基础知识、 Seq2Seq 模型的原理、实践应用以及未来的挑战等方面阐述 Seq2Seq 模型的基本原理及应用方法。本文适合具有一定机器学习、深度学习基础的人群阅读。由于 Seq2Seq 模型是一个很新的模型，其中涉及到的各类算

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