Howtosignalprocessing
Co to jest rnn pytorch?
Zasadniczo Pytorch RNN oznacza nawracającą sieć neuronową i jest to jeden rodzaj głębokiego uczenia się, który jest algorytmem sekwencyjnym. W głębokim uczeniu się wiemy, że każde wejście i wyjście warstwy są niezależne od innych warstw, więc nazywa się on nawracając.
Co jest wyjściem RNN w Pytorch?
RNN ma dwa wyjścia - out i ukryte . Out jest wyjściem RNN ze wszystkich znaczników czasu z ostatniej warstwy RNN. Jest to rozmiar (seq_len, partia, num_directions * hidden_size) . Jeśli Batch_first = true, rozmiar wyjścia jest (partia, seq_len, num_directions * hidden_size) .
Dlaczego LSTM jest lepszy niż RNN?
Sieci LSTM walczą z zanikającymi gradientami RNN lub długoterminowym problemem zależności. Gradient znikanie odnosi się do utraty informacji w sieci neuronowej, ponieważ powiązania powtarzają się przez dłuższy czas. Krótko mówiąc, LSTM zajmuje się znikającym gradientem, ignorując bezużyteczne dane/informacje w sieci.
