摘自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

语言模型就是这样的东西:给定一个一句话前面的部分,预测接下来最有可能的一个词是什么。

语言模型是对一种语言的特征进行建模

RNN理论上可以往前看(往后看)任意多个词。

循环层:  

输出层:  

循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵W。这个W把前一层的循环层输出引入到这一层

环神经网络的输出值,是受前面历次输入值影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。

双向RNN :其实就是在正方向和反方向都建立一个RNN循环层

正向计算时,隐藏层的值与S(t-1)和S(t)有关;反向计算时,隐藏层的值与S(t),和S(t+1)有关;最终的输出取决于正向和反向计算的加和

正向计算和反向计算不共享权重;

BTPP算法:

第二步算误差函数对加权和的偏导数是为了最后求反向传播的梯度:

式4就是将误差项传递到上一层算法。

第三步:

最终的梯度是各个时刻的梯度之和(直接用这个结论,结论的证明没有看):

梯度爆炸与消失:

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