基于信息抽取技術的房屋租賃信息平臺的設計與實現(xiàn)
【圖文】:
處理任務按照序列化機制,某一結點的輸出要依賴前面結點的計算結果輸入,因逡逑此可以認為RNN具有記憶能力可以處理前后關聯(lián)的數(shù)據(jù)。從理論上來講RNN可逡逑以長時間序列化數(shù)據(jù),但在實際效果中其往往只能向前查看幾步,其結構如圖2-1逡逑所示:逡逑在很多自然語言處理方面的問題上RNN己經取得了十分顯著的效果:像詞逡逑性標注,語句檢查等。目前長短時記憶模型LSTM邋(Long邋Short-Term邋Memory)逡逑是應用最為廣泛的RNN模型,這種模型在處理長期依賴時的效果要遠遠優(yōu)于其逡逑他模型'逡逑0utput邋Layer邐’逡逑HiddenLayer邋ck逡逑input邋Layer邐^逡逑圖2-1循環(huán)神經網(wǎng)絡結構-圖逡逑2.3.3長短時記憶模型逡逑長短時記憶模型(LSTM,邋Long邋Short-邋Term邋Memory),是屬于RNN結構模逡逑型中的一種具體模型,LSTM可以解決標準循環(huán)神經網(wǎng)絡產生的長距離依賴問題逡逑的缺陷,長時間傳遞梯度來使信息保持持久。其目的是使用過去的序列信息來推逡逑測當前的序列信息。逡逑14逡逑
Zfx逡逑圖2-2LSTM結構圖逡逑如圖2-2所示,LSTM結構中的基本節(jié)點稱為“cell”,輸入及輸出分別由輸逡逑入門(Input邋Gate)、輸出門(Output邋Gate)與cell交互,模型中同時加入遺忘門逡逑(ForgetGate)用以將不再需要的伯息丟棄,以達到一定程度上的記憶效果[2G]。逡逑通過遺忘門決定從cell狀態(tài)中丟棄信息的程度,由s^moid函數(shù)將權值設為0逡逑到1之間的值:逡逑ft邋=邋sigmoid{UfXt邋+邋Wfht_x邋+邋bf)邐(2-1邋)逡逑式(2-1)中,xt是當前時刻的輸入向量,心^是前一步隱藏層輸出的向量,^逡逑表示輸入信息的權值參數(shù),Wf表示遺忘門循環(huán)的權值參數(shù),嶺是偏置項。逡逑在決定細胞的狀態(tài)需要更新的信息時,,首先需要輸入門確定更新的值,通過逡逑s^moid函數(shù)獲得一個0到1之間的值,再通過tan/i函數(shù)獲得新的候選細胞狀態(tài)逡逑向量:逡逑it邋=邋sigmoid{JUiXt邋+邋Wih^邋+邋bi)邐(2-2邋)逡逑c't邋=邋tanh(Ucxt邋+邋Wcht^-i邋+邋bc)邐(2-3邋)逡逑式(2-2邋)中
【學位授予單位】:華中師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TP391.1;TP393.09
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本文編號:2655920
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