神经网络如何处理不确定性?

神经网络如何处理不确定性?

Rnn通过处理顺序数据来工作,其中每个步骤的输出取决于当前步骤的输入和先前步骤的信息。与前馈网络不同,rnn有一个反馈回路,允许它们保持先前输入的 “记忆”,使它们适用于时间序列数据、语音或文本。

在训练期间,rnn使用反向传播通过时间 (BPTT) 来计算梯度和更新权重。然而,标准rnn由于梯度消失而难以长期依赖。为了解决这个问题,像lstm和gru这样的变体引入了选择性地记住或忘记信息的门控机制,使它们能够有效地处理长序列。

Rnn广泛用于语言建模、情感分析和机器翻译等应用。虽然功能强大,但由于变压器的效率和可扩展性,它们在需要长期依赖的任务中越来越多地被变压器模型补充或取代。

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