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python中RNN和LSTM有什么不同?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。
1、RNN
简单的神经网络和卷积神经网络都有一个主要的特点,那就是都不具备记忆能力,也就是说,它们都是分别处理每一个输入,而不存在前、后两个输入之间的关系。例如,您需要处理数据点或时序,您需要同时向网络显示整个时序,也就是将时序转换为单一数据点输入。采用这种输入方式的网络叫做前向神经网络(feddforwardnetwork)。
为了使这个过程更加容易理解,我们用简单的循环逻辑来实现一个RNN的前向传播。
#简单的RNN实现Numpy实现 import numpy as np timesteps=100 input_feature=32 output_fearture=64 inputs=np.random.random((timesteps,input_feature))#生成100,32形状的矩阵 print(inputs) state_t=np.zeros((output_fearture,))#生成64个全为0的数 print(state_t) w=np.random.random((output_fearture,input_feature)) u=np.random.random((output_fearture,output_fearture)) b=np.random.random((output_fearture,)) successive_outputs=[] for input_t in inputs: output_t=np.tanh(np.dot(w,input_t)+np.dot(u,state_t)+b)#np.dot表示数组点积 successive_outputs.append(output_t) state_t=output_t final_output_sequence=np.stack(successive_outputs,axis=0) print(final_output_sequence)
2、LSTM
在理论上,RNN应该能够记住在过去的时间里看到过的信息,但是实际上它不可能学习长期存在的信息,主要是由于梯度消失的问题。因此研究人员设计了LSTM(longshort-termmemory),也就是所谓的长短期记忆。
与RNN相比,LSTM多了一种跨域携带信息的多时间步法(细胞状态C),这种步法类似于传送带,它运行方向与你所处理的序列方向平行,而序列中的信息可以随时跳到传送带上,然后被传送带送到更远的时间步,必要时还能原封不动地跳回来。那是LSTM的原理。
看完上述内容,你们掌握python中RNN和LSTM有什么不同的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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