Recurrent Neural Networks (RNNs)是一種神經網路的架構,最初被創造用來處理序列的資料,例如語言、音訊及影像等。
RNNs的特點是有一個額外的網路層,被稱為hidden layer。這個hidden layer,跟一般神經網路的hidden layer不一樣的地方在於:每個hidden node都會接收上一個時間點的hidden node的訊息。換句話說,hidden layer具有時序性,並且可以在處理序列資料時記憶先前預測的結果。這個過程稱為記憶體(memory)或循環性(recurrence)。
以下是一個簡單的RNNs例子:我們要用RNNs創建一個模型,可以翻譯英文為法文的問候語。假設我們有以下的英語問候語:
“Hello, how are you?”
“Good morning, how’s your day going?”
“Hi there, what’s up?”
RNNs模型會被訓練,輸入每個單詞的資料,並且在最後輸出法文的翻譯。在這過程中,RNNs會從前一個word node儲存目前的資訊,並且隨著時間記錄預測翻譯的過程。這樣,RNNs可以在翻譯每個單詞時,考慮到整個語句上下文,並進行更準確的翻譯。
RNN的反向傳播算法是如何計算梯度來更新權重?
答案:RNN的反向傳播算法基於時間展開的梯度下降,通過將時間展開的循環神經網絡展開成圖形,從輸出端向輸入端進行反向傳播,計算梯度來更新權重。
如何將RNN應用於自然語言處理中的情感分析任務?
答案:通過使用RNN的長短期記憶(LSTM)單元,將文本數據轉換為數字序列,然後使用情感詞典或情感訓練數據進行訓練,利用RNN學習文本序列中的情感特徵。
如何解決RNN在長序列中的梯度消失問題?
答案:引入門控循環神經網絡(GRU)和長短期記憶網絡(LSTM)等門控機制,控制訊息在神經網絡傳播過程中的流動,減緩梯度消失問題。
RNN如何處理變長序列中的不定長度問題?
答案:通過使用「padding」技術,將輸入序列補齊至相同長度,然後將補齊的部分設置為0,利用RNN學習序列特徵後再進行截斷,去掉不必要的部分。
RNN如何應用於股票預測任務?
答案:通過使用時間序列數據,將歷史股票價格序列作為輸入,預測未來價格序列作為輸出。利用RNN分析歷史數據中的股票價格變化趨勢,並進行預測。可以使用LSTM或GRU等進階的RNN模型來構建股票預測模型。