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徒手实现循环神经网络--RNN的代码详解
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代码链接:https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/video/rnn_nlp.ipynb 之前的视频讨论了多层感知器和卷积神经网络。尽管这些模型在结构上存在显著差异,但从数据处理的角度来看,它们都共享一个基本假设:数据之间是相互独立的,模型仅关注当前数据的特征与标签之间的关系。这种类型的模型通常被称为普通神经网络(Vanilla Neural Network)。举例来说,卷积神经网络常被用于图像识别任务,在这个应用场景下,每张图片的识别都是独立的,模型并不会考虑它们之间可能存在的关联关系。 需要注意的是,并非所有数据都满足上述的独立性假设。以句子的情感分析为例,如果要分类的句子来自同一篇文章,那么对某一句子的理解就必须考虑其上下文所提供的信息,因为同样的句子在不同背景下可能表达不同的情感。例如,整段文字是“通过加时赛,中国队逆转获胜了。我的眼泪止不住地往下流”。其中,第二个句子表达的是正面情感。存在相互依赖关系的数据被称为序列数据(Sequential Data或Sequence Data)。典型的例子包括金融市场的价格(时间序列)、文本(文字序列)以及影像(图像序列)。 对于序列数据而言,普通神经网络的建模效果通常不尽如人意。这是因为普通神经网络的结构限制了它们学习数据依赖关系的能力。为了克服普通神经网络在处理序列数据时的不足,学术界引入了循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)。这是一种全新的模型结构,在多种情境下展现出令人惊叹的效果。尤其是在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,这类模型的表现常常超出预期。实际上,令世人惊叹甚至有些恐惧的大语言模型正是基于循环神经网络搭建的。 本视频将讨论循环神经网络(RNN)的结构以及代码实现。其中关键的知识点包括:隐藏状态的更新、RNN的代码实现、随时间反向传播算法(Backpropagation through time,BPTT)、短期记忆等。然后在模型的基础上,讨论如何利用RNN来学习语言。这些内容对理解神经网络,人工智能,深度学习以及大语言模型至关重要,欢迎对大家多多支持。
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