記錄一下對(duì)RNN,LSTM,GRU基本原理（正向過(guò)程以及簡(jiǎn)單的反向過(guò)程）的個(gè)人理解-------------------#RNNRecurrent Neural Networks，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（注意區(qū)別于recursive neural network，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）####RNN結(jié)構(gòu)單元結(jié)構(gòu)####數(shù)學(xué)描述回憶一下單隱含層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為$\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{n\timesx}$（n個(gè)維度為x的向量）隱含層輸出為$$\mathbf{H}=\phi(\mathbf{X}\mathbf{W}_{xh}+\mathbf{b}_h)$$輸出層輸入$\mathbf{H}\in\mathbb{R}^{n\timesh}$輸出為$$\hat{\mathbf{Y}}=\text{softmax}(\mathbf{H}\mathbf{W}_{hy}+\mathbf{b}_y)$$現(xiàn)在對(duì)$\mathbf{X}$、$\mathbf{H}$、$\mathbf{Y}$都加上時(shí)序下標(biāo)同時(shí)引入一個(gè)新權(quán)重$\mathbf{W}_{hh}\in\mathbb{R}^{h\timesh}$得到RNN表達(dá)式$$\mathbf{H}_t =\phi(\mathbf{X}_t\mathbf{W}_{xh}+\mathbf{H}_{t-1}\mathbf{W}_{hh}+\mathbf{b}_h)$$ $$\hat{\mathbf{Y}}_t =\text{softmax}(\mathbf{H}_t\mathbf{W}_{hy}+\mathbf{b}_y)$$$\mathbf{H}_0$通常置零####通過(guò)時(shí)間反向傳播和隨之帶來(lái)的問(wèn)題輸入為$\mathbf{x}_t\in\mathbb{R}^x$不考慮偏置隱含層為$$\mathbf{h}_t =\phi(\mathbf{W}_{hx}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hh}\mathbf{h}_{t-1})$$則損失函數(shù)為$$L =\frac{1}{T}\sum_{t=1}^T\ell(\mathbf{o}_t, y_t)$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
2018-02-10
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