d2l-现代循环神经网络

news/2025/2/11 13:19:33/文章来源:https://www.cnblogs.com/hifrank/p/18709552

之前讨论的表格数据和图像数据，我们都默认数据来自于某种分布，并且所有样本都是独立同分布的(independently and identically distributed, i.i.d.).
然而，大部分数据并非如此。例如：文章中的单词、视频中的图像帧、对话中的音频信号、网站上的浏览行为
都是有顺序的。因此针对此类数据设计特定模型，可能效果会更好。

同时，我们不仅需要可以接收一个序列作为输入，还希望能够继续预测序列的后续。例如预测股市的波动、患者的体温曲线。

  • 卷积神经网络 -> 空间信息
  • 循环神经网络 -> 序列信息

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