斯坦福深度学习与计算机视觉课程|L10循环神经网络

循环神经网络简介:讲述了循环神经网络。教授解释了一些行政事项,包括成绩发布和作业截止日期。他还介绍了一个名为“训练游戏”的额外学分项目,可以互动地训练神经网络。教授还回顾了图像网络分类挑战的一些背景知识,包括AlexNet、VGG和GoogLeNet的架构,以及ResNet的创新。最后,教授讨论了ResNet的两个重要特性:对identity的鼓励和梯度传播的优势。

循环神经网络的概念和应用:介绍了循环神经网络(RNN)的概念和应用。RNN可以处理可变长度的序列数据,并且适用于多种问题,如语言翻译、视频分类等。通过反复传递信息和保存状态,RNN能够捕捉序列中的上下文信息,并做出相应的决策。这种网络结构在机器学习中非常重要,且越来越常见。

循环神经网络的基本概念和功能:介绍了循环神经网络(RNN)的基本概念和功能。RNN可以处理可变长度的序列数据,并生成相应的输出。它的结构包括一个循环核心单元,该单元根据输入和之前的隐藏状态更新隐藏状态,并输出相应的结果。RNN的功能形式可以使用函数f来描述,其中包括权重矩阵w和输入。通过反复使用相同的函数和权重,RNN可以在时间步长上生成一系列输出。通过在计算图中明确表示权重、输入、隐藏状态和输出,可以更清楚地理解RNN的计算过程和梯度传播。同时,通过计算损失函数,可以评估RNN输出与真实标签的差异。

损失计算和反向传播:讲解了循环神经网络(RNN)中的损失计算和反向传播过程。在一个序列中,每个时间步都有一个真实标签,最终损失是所有时间步的损失的总和。通过反向传播,我们可以计算损失相对于权重的梯度,并使用梯度下降法来训练模型。对于多对一的任务,如情感分析,我们通常根据最终隐藏状态来做出决策。对于一对多的任务,如机器翻译,我们会使用固定大小的输入来初始化初始隐藏状态,并通过展开计算图来生成可变大小的输出。语言建模是RNN常用的应用之一,通过训练模型来预测文本中下一个字符或单词。训练过程中,我们使用softmax loss来评估模型对预测的准确性,并通过反向传播来更新模型的权重。在测试时,我们可以使用训练好的模型来生成新的文本。

采样合成文本:讲解了在循环神经网络中如何通过采样来合成文本。首先,通过前缀h输入网络,生成一个字符分数分布。然后使用softmax函数将分数转换为概率分布,并从中采样得到第二个字母e。将采样的字母反馈到网络中,并重复这个过程,合成输出序列的每个字母。采样的好处是可以获得模型输出的多样性。在测试时,由于计算量和内存占用的问题,通常使用稀疏向量操作和独热向量来进行采样和计算。

生成文本:讲解了如何使用循环神经网络(RNN)来生成文本。通过训练RNN模型,我们可以输入任何文本,然后模型可以生成类似的文本。视频中给出了两个例子,一个是根据莎士比亚的作品生成莎士比亚风格的文本,另一个是根据代数拓扑课程的教材生成类似的数学文本。这些例子展示了RNN模型的强大之处,它可以学习数据的结构和模式,并生成符合这些结构和模式的新文本。

隐藏向量的含义:讲解了如何使用神经网络语言模型来解释隐藏向量的含义。通过训练模型,我们可以找到一些元素,它们具有对应的语义含义,比如检测引号、统计字符数、计算缩进级别等。这些发现表明,虽然模型只是用来预测下一个字符,但它还学习到了输入数据的有用结构。另外,视频还介绍了图像字幕模型的工作原理,通过将卷积网络和循环神经网络结合起来,可以根据图像信息生成自然语言字幕。

循环神经网络语言模型和卷积神经网络的结合:介绍了循环神经网络语言模型和卷积神经网络的结合应用。通过训练这个模型并传回梯度,可以联合调整模型的所有部分以执行任务。这些模型可以生成相对复杂的图像标题,但它们并不完美,对于与训练数据非常不同的数据,效果不佳。还介绍了注意力模型,它可以在生成字幕时将注意力集中在图像的不同部分。这些模型在图像字幕和视觉问答等任务中得到广泛应用。

图像和自然语言处理结合的复杂问题:讲解了使用循环神经网络(RNN)解决图像和自然语言处理结合的复杂问题。可以使用卷积神经网络(CNN)总结图像,然后将CNN的向量和问题编码的RNN的向量结合,预测答案的分布。有时也会使用软空间注意力的想法,将其纳入视觉问答等问题中。不同的输入一般是通过将它们连接并放入完全连接的层中来组合。

梯度问题:讲解了循环神经网络中的梯度问题,包括爆炸梯度问题和梯度消失问题。为了解决爆炸梯度问题,可以使用梯度裁剪的技巧;而对于梯度消失问题,可以采用更复杂的RNN架构,比如LSTM。LSTM通过使用不同的门控机制来解决梯度问题,包括输入门、遗忘门和输出门。此外,LSTM还维护一个细胞状态,用于存储内部信息。这个架构在解决梯度问题上表现良好。

LSTM的工作原理:介绍了LSTM(长短期记忆)的工作原理。LSTM中的细胞状态可以看作是一个计数器,可以在每个时间步长递增或递减。细胞状态的每个元素都有一个独立的标度值,通过遗忘门、输入门和输出门的运算进行更新。通过使用tanh函数将细胞状态压缩到0到1的范围内,并与输出门相乘,得到隐藏状态。LSTM通过反向传播时,梯度可以相对顺畅地从最终隐藏状态回传到初始细胞状态,避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。

️LSTM的工作原理:讲解了LSTM(长短期记忆网络)的工作原理。LSTM通过细胞状态和隐藏状态计算出w(权重)的梯度,并且可以在长序列中更好地传递梯度,避免梯度消失问题。尽管存在梯度消失的可能性,但通过初始化遗忘门的偏差,可以在训练初期减轻梯度消失。此外,还介绍了LSTM与ResNet(残差网络)和高速公路网络的相似之处。还提到了一些其他的循环神经网络架构,如GRU(门控循环单元),并讨论了LSTM更新方程的变体。总体而言,RNN非常强大,可以解决许多不同类型的问题。

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