RNN(循环神经网络) 文献引用
时间: 2024-03-29 09:32:38 浏览: 28
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种具有记忆能力的神经网络模型,主要用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同,RNN在处理序列数据时引入了时间维度的概念,使得网络可以对先前的输入进行记忆和利用。
RNN的基本结构是一个循环单元,它通过将当前输入和上一时刻的隐藏状态作为输入,输出当前时刻的隐藏状态。这种循环结构使得RNN可以对任意长度的序列进行处理,并且可以捕捉到序列中的时间依赖关系。
RNN的一个重要变体是长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),它通过引入门控机制来解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动,从而更好地捕捉长期依赖关系。
关于RNN和LSTM的详细介绍和应用可以参考以下文献:
1. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
2. Graves, A., Mohamed, A. R., & Hinton, G. (2013). Speech recognition with deep recurrent neural networks. In 2013 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (pp. 6645-6649). IEEE.
3. Cho, K., Van Merriënboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. arXiv preprint arXiv:1406.1078.
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