每天五分钟深度学习PyTorch:RNN CELL模型原理以及搭建

news2025/4/16 10:00:51

本文重点

RNN Cell(循环神经网络单元)是循环神经网络(RNN)的核心组成部分,用于处理序列数据中的每个时间步,并维护隐藏状态以捕获序列中的时间依赖关系。

RNN CELL的结构

RNN是一个循环结构,它可以看作是RNN CELL的循环,RNN CELL的结构如下图所示,RNN CELL不断进行循环就构成了最终的RNN模型:

RNN Cell 的输入包括:

当前时间步的输入 xt:来自序列的当前元素。

上一时间步的隐藏状态 ht−1:包含之前时间步的信息。

RNN Cell 的输出包括:

当前时间步的隐藏状态 ht:用于捕获当前时间步的信息,并传递给下一时间步。

可选的输出 yt:根据任务需求生成,例如分类或回归结果。

RNN Cell 的计算过程

RNN Cell 的核心是通过非线性变换更新隐藏状态,具体公式如下:

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