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深度學(xué)習(xí)如何改進（四）
2019-02-20
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在前面的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)改進的知識，相信大家應(yīng)該對深度學(xué)習(xí)已經(jīng)有了一定的了解了。深度學(xué)習(xí)改進中涉及到的知識點很多，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識等。那么在今天的這篇文章中，我們就給大家介紹一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識。


那么循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要解決什么問題呢？其實就是上下文場景記憶的問題。我們在前面的文章中提到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都不能解決“記憶暫存功能”，也就是對比較遠期輸入的內(nèi)容無法進行量化，與當(dāng)前內(nèi)容一起反應(yīng)到網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決，在自然語言處理中也應(yīng)用最廣泛。其實循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)上下文場景記憶的時候我們無法忽略的一個基礎(chǔ)是，那就是隱馬爾可夫模型。


在隱馬爾可夫模型中，有一個重要的內(nèi)容那就是馬爾可夫鏈。那么這個馬爾科夫鏈的核心是什么呢？馬爾可夫鏈的核心是：在給定當(dāng)前知識和信息的前提下，觀察對象過去的歷史狀態(tài)，對將來的預(yù)測來說是無關(guān)的。在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隱含狀態(tài)下的馬爾可夫鏈會處理神經(jīng)元之間的信息傳遞。但是理論上循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是行得通的，但在實踐上工程師們發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練效果并不佳，所以現(xiàn)在用了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)來取代傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)規(guī)避了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中遇到的問題，并啟動了一個有效的機制，那就是忘記門，在訓(xùn)練過程中長短期記憶網(wǎng)絡(luò)會把有潛在影響的關(guān)系學(xué)習(xí)，忽略無效的關(guān)系。而長短期記憶網(wǎng)絡(luò)目前應(yīng)用在翻譯器、聊天機器人、分類器等場景。


那么循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么局限性的呢？說到局限性，訓(xùn)練過程中，目前只支持相對固定、邊界劃定清晰的場景，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對多場景問題也是無能為力的。而深度殘差網(wǎng)絡(luò)要解決的問題是傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)到一定深度后，學(xué)習(xí)率、準(zhǔn)確率下降的問題。目前，DRN在圖像分類、對象檢測、語義分割等領(lǐng)域都有較好的識別確信度。這一點和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全不一樣。


在這篇文章中我們簡單給大家介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識，對于這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過改進解決了不少的問題，但是同樣都具有了局限性，所以我們要好好的利用這些方法，這樣我們才能夠解決我們的問題。

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