双向循环神经网络（英語： Bidirectional recurrent neural networks，BRNN）将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出。通过这种形式的生成式深度学习，输出层可以同时获得来自过去（后向）和未来（前向）状态的信息。双向循环神经网络由Schuster和Paliwal于1997发明，[1]BRNN的出现增加了网络可用的输入信息量。由于要求固定形式的输入数据，多层感知器（MLP）和时间延迟神经网络（TDNN）并不灵活，而标准的循环神经网络（RNNs）具有“因果”结构，即当前的输出只能取决于当前和过去的信息，所以也具有一定的限制。相反，循环神经网络不要求其输入数据的形式，同时其输入数据可以包含未来的信息。[2]
当需要考虑整个输入序列的信息时，双向循环神经网络尤其有用。例如，在手写识别任务中，可以通过考虑前后字母的信息增加对当前字母预测的表现。
结构 编辑
循环神经网络和双向循环网络的结构[1]双向神经网络的原理是将标准循环神经网络的神经元分成正时间方向（前向）和负时间方向（后向）。这两种状态的输出仅与同样方向状态的输入相连。循环神经网络和双向循环神经网络的一般结构如图所示。通过使用两个时间方向，双向循环神经网络可以使用当前、过去和未来时间下的输入信息，而不像标准的循环神经网络需要通过延迟来使用将来时间的信息。[1]
参考 编辑
- ^ 1.0 1.1 1.2 Schuster, M.; Paliwal, K.K. . IEEE Transactions on Signal Processing. 1997-11, 45 (11) [2022-05-29]. ISSN 1941-0476. doi:10.1109/78.650093. （原始内容存档于2022-06-05）.
- ^ Salehinejad, Hojjat; Sankar, Sharan; Barfett, Joseph; Colak, Errol; Valaee, Shahrokh. . arXiv:1801.01078 [cs]. 2018-02-22 [2022-05-29]. （原始内容存档于2022-06-07）.
双向循环神经网络, 英語, bidirectional, recurrent, neural, networks, brnn, 将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出, 通过这种形式的生成式深度学习, 输出层可以同时获得来自过去, 后向, 和未来, 前向, 状态的信息, 由schuster和paliwal于1997发明, brnn的出现增加了网络可用的输入信息量, 由于要求固定形式的输入数据, 多层感知器, 和时间延迟神经网络, tdnn, 并不灵活, 而标准的循环神经网络, rnns, 具有, 因果, 结构, 即. 双向循环神经网络 英語 Bidirectional recurrent neural networks BRNN 将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出 通过这种形式的生成式深度学习 输出层可以同时获得来自过去 后向 和未来 前向 状态的信息 双向循环神经网络由Schuster和Paliwal于1997发明 1 BRNN的出现增加了网络可用的输入信息量 由于要求固定形式的输入数据 多层感知器 MLP 和时间延迟神经网络 TDNN 并不灵活 而标准的循环神经网络 RNNs 具有 因果 结构 即当前的输出只能取决于当前和过去的信息 所以也具有一定的限制 相反 循环神经网络不要求其输入数据的形式 同时其输入数据可以包含未来的信息 2 当需要考虑整个输入序列的信息时 双向循环神经网络尤其有用 例如 在手写识别任务中 可以通过考虑前后字母的信息增加对当前字母预测的表现 结构 编辑 nbsp 循环神经网络和双向循环网络的结构 1 双向神经网络的原理是将标准循环神经网络的神经元分成正时间方向 前向 和负时间方向 后向 这两种状态的输出仅与同样方向状态的输入相连 循环神经网络和双向循环神经网络的一般结构如图所示 通过使用两个时间方向 双向循环神经网络可以使用当前 过去和未来时间下的输入信息 而不像标准的循环神经网络需要通过延迟来使用将来时间的信息 1 参考 编辑 1 0 1 1 1 2 Schuster M Paliwal K K Bidirectional recurrent neural networks IEEE Transactions on Signal Processing 1997 11 45 11 2022 05 29 ISSN 1941 0476 doi 10 1109 78 650093 原始内容存档于2022 06 05 Salehinejad Hojjat Sankar Sharan Barfett Joseph Colak Errol Valaee Shahrokh Recent Advances in Recurrent Neural Networks arXiv 1801 01078 cs 2018 02 22 2022 05 29 原始内容存档于2022 06 07 取自 https zh wikipedia org w index php title 双向循环神经网络 amp oldid 72074218, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
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