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[人工智能]循环神经网络

1. 语言模型

给定一个长度为T的词的序列 $w_{1},w_{2}, \cdots , w_{T}$ ，语言模型计算该序列的概率为 $P(w_{1},w_{2},\cdots, w_{T})$ ，依据乘法定理，我们可以展开为

$P(w_{1},w_{2}, \cdots , w_{T})= \prod_{t=1} ^{T}P(w_{t}|w_{1}, \cdots, w_{t-1})$ 。

1.1 n元语法

n元语法，是基于n-1阶马尔可夫链的概率语言模型，即一个词的出现仅与前面的n-1个词有关。例如

一元语法（n=1），每一个词的出现仅与前面0个词相关，其概率语言模型可以直接频率相乘， $P(w_{1}, w_{2}, w_{3},w_{4}) = P(w_{1})P(w_{2})P(w_{3})P(w_{4})$
二元语法（n=2），每一个词的出现仅与前面的1个词相关， $P(w_{1}, w_{2}, w_{3},, w_{4}) = P(w_{1})P(w_{2}|w_{1})P(w_{3}|w_{1},w_{2})P(w_{4}|w_{1},w_{2},w_{3})$

这种方法一旦n确定了，即强制的限定了一个词的出现与前面的多少个词相关，可以理解为硬性的记忆了固定长度的序列，且一旦n过大，会导致高维稀疏以及计算性能的问题，导致我们无法考虑过长的序列。循环神经网络通过隐藏状态来记忆之前的信息，尽管bptt也是限制序列的长度的，但是n元语法的n通常不会很大，一般不会超过4。

2. 循环神经网络

简单的循环神经网络的结构

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加:2022-01-04 13:26:12 更:2022-01-04 13:27:29

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-2024/11/26 22:27:24-

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