RNN的主要缺点是什么？

云胡不喜只喜你 2022-02-16 10:50:25

RNN的主要缺点是什么？

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weixin_38498942 2022-02-17
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计算效率不高：由于其本身的序列结构，使得其对大规模的并行运算来说并不友好，这是其本身的特性决定的是硬伤。

RNN实战案例：手写数字图片识别(分类).mp4
RNN实战案例：手写数字图片识别(分类).mp4
FNN、RNN、CNN的区别？
前馈神经网络的特点是信息在网络中单向传递，从输入层经过中间的隐含层，最终到达输出层，没有循环反馈。综上所述，这三种神经网络各有其适用的领域和特点。它们能够处理不定长的序列输入，并且具有捕捉上下文信息的能力，因此在许多序列数据的应用中都具有广泛的应用。前馈神经网络（FNN），循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是深度学习中常见的三种不同类型的神经网络。前馈神经网络的扩展形式包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些网络在不同类型的数据和任务中表现出色，推动了深度学习领域的发展。
序列预测问题，CNN、RNN各有什么优势？
  RNN的序列和CNN的空间，是有区分的 序列问题，强调的是先后顺序，这也引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention），并且，借助RNN的state这样的记忆单元，使得一个序列位置的输出在数学上和之前的所有序列的输入都是有关系的。当然原始的RNN由于梯度的乘性问题，前面的序列...
什么是RNN?
01 顺序的重要性 在前面学习CNN神经网络的时候，我们可以发现，我们输入的每张图片都是孤立的。例如，输入与1张图片，网络认出这张图片里面的内容是苹果，并不会对认出下一张图片是西红柿造成影响。但是对于语言来说，顺序十分重要。例如：“吃饭没、没吃饭、没饭吃、饭没吃、饭吃没”，这些都是不同的含义。所以，顺序的改变，表达完全不同的意义。 当然，顺序也表达了一定的信息，例如“吃”后面，大概率接的是食物名词。当然这里可能有小伙伴“刚”我，说“吃人”、“吃土”呢？我相信大多数...
LSTM，LSTM 比 RNN 优化了哪些地方？卷积神经网络与循环神经网络的区别
在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络 (Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了 (i-1) 层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在 (m-1)时刻的输出！ RNN和传统的多层感知机不同的就是和时间沾上边...
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