密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L12循环神经网络

循环神经网络介绍:介绍了一种新的神经网络模型——循环神经网络。循环神经网络与前馈神经网络不同,它可以处理多对一、一对多、多对多等不同类型的问题。例如,图像字幕生成、机器翻译等。讲师还提到了最新版本的PI torch 1.3,该版本提供了实验性的移动API和对Google TP使用的支持。这些新功能为解决更多类型的问题提供了可能性。

循环神经网络的应用:循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络。它在每个时间步骤接收输入并输出隐藏状态和输出。通过使用循环关系,网络可以在时间上积累信息,从而处理不同长度的序列。循环神经网络不仅适用于处理顺序数据,还可以应用于非顺序数据的顺序处理。它可以用于图像分类、图像生成等任务。循环神经网络的内部结构由隐藏状态和更新公式决定。它可以通过学习参数来适应不同的任务。

循环神经网络的权重矩阵:循环神经网络中的关键是使用相同的权重矩阵来处理序列中的每个时间步。通过这种方式,我们可以处理任意长度的序列。在循环神经网络的计算图中,我们使用一个节点来表示权重矩阵,它在序列的每个时间步都被使用。这种设计使得循环神经网络可以处理不同类型的序列任务,例如多对多和多对一的情况。在多对多的情况下,我们可以在每个时间步都产生一个输出,并应用损失函数来训练网络。在多对一的情况下,我们只需要在序列的最后一个时间步产生一个输出。

循环神经网络的常见应用:介绍了循环神经网络的两个常见应用:一是用于处理整个输入序列,将所有信息封装到最终隐藏状态中,用于分类决策;二是用于序列到序列问题,可以处理不同长度的输入输出序列。具体地,通过编码器将输入序列处理成隐藏向量,然后将隐藏向量作为输入传递给解码器,生成输出序列。这种架构可以用于机器翻译、语言建模等任务。

循环神经网络生成文本:介绍了如何使用循环神经网络生成文本。首先,我们给网络一个初始种子标记,然后通过一层层的处理,网络会生成下一个字符的预测分布。我们可以从这个分布中采样一个字符作为新的发明字符,并将其作为输入反馈给网络的下一个时间步。通过重复这个过程,我们可以让网络生成一段新的文本。为了训练网络,通常会使用截断反向传播算法,将序列分成若干块进行训练和更新。

训练循环神经网络的方法:讲解了通过时间截断反向传播的训练循环神经网络的方法,可以使训练在无限序列上变得可行。通过将序列拆分为小块,每次只处理一块,大大减少了需要保留在GPU内存中的内容量。通过这种方法,可以在有限的记忆密钥上训练循环神经网络,并通过样本生成新的文本。训练过程中可以对权重进行更新,通过反向传播计算每个块对权重矩阵的导数,并进行更新。训练完成后,可以通过采样生成看起来合理的文本。

循环神经网络在数学和编程中的应用:讲解了循环神经网络语言模型在数学和计算机编程中的应用。通过训练这种模型,可以生成类似于数学证明和C语言代码的文本。研究人员还通过可视化分析这些模型的隐藏状态,发现它们可以捕捉到复杂的结构和模式。这些发现有助于我们理解循环神经网络是如何从数据中学习和生成文本的。

循环神经网络生成图像字幕:讲解了如何使用循环神经网络语言模型来生成图像字幕。首先,输入一个图像到卷积神经网络,提取图像的特征。然后,将这些特征传递给循环神经网络语言模型,逐个生成描述图像内容的单词。训练时,可以强制网络在每个序列的末尾预测结束标记。在测试时,网络选择预测结束标记后停止生成单词。实验结果显示,这种方法可以产生非常准确的图像描述。

图像字幕模型的问题:讲述了图像字幕模型的一些问题。虽然这些模型能够输出对图像的非平凡描述,但它们并不聪明,经常会出现错误的结果。这是因为它们只是简单地复制训练数据集中的某些模式,而不真正理解图像。此外,这些模型在反向传播中存在梯度流的问题,可能导致梯度爆炸或消失的情况。

梯度消失问题和梯度裁剪:讲解了循环神经网络中的梯度消失问题和梯度裁剪的解决方法。梯度消失问题是由于网络层数过深导致梯度过小而无法有效训练,而梯度裁剪可以限制梯度的大小以避免爆炸。另外,还介绍了长短期记忆网络(LSTM),它使用不同的门控机制来处理梯度消失问题,并在处理序列数据上表现出色。最后提到,LSTM最早于1997年提出,后来在2013年左右重新被广泛应用。

LS TM中的输出门和梯度流:介绍了LS TM(长短期记忆神经网络)中的输出门和梯度流。输出门决定了隐藏状态中每个元素的显示和隐藏程度,影响着信息的传递和保留。LS TM的设计使得梯度可以在许多时间步长中顺畅传播,与传统的RNN相比具有更好的梯度流动性。LS TM的设计与残差网络和高速公路网络有一些相似之处,都旨在优化梯度流动。这种设计是通过不断的研究和尝试得出的,是一个迭代的过程。

循环神经网络的多层结构:讲述了循环神经网络(RNN)的多层或深度结构。通过将一个RNN的隐藏状态序列作为另一个RNN的输入序列,可以堆叠多个RNN层,从而提高模型性能。在实践中,循环神经网络的层数不会像卷积神经网络那样非常深,但在不同层使用不同的权重矩阵可以提供类似的性能。此外,还介绍了一些其他的RNN架构,如门控循环单元(GRU)和长短期记忆(LSTM)。最后,讲述了一种使用神经架构搜索自动寻找最优RNN架构的方法。

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