浅析循环神经网络的研究

浅析循环神经网络的研究

陈嘉颖 ,陈振扬

江门职业技术学院  广东江门  529100

摘要：在日常的生活中,人们会遇到很多不确定性,比如运动物体发生了变化、工作环境发生变化等。这些都需要大量数据进行研究和分析。循环神经网络就是一种能够快速收敛并能自动消除系统误差，并且对信息处理速度比较快的新型算法之一，而且在网络研究中,循环神经网络具有非常重要的作用,它可以通过学习和计算来处理复杂系统，具有非常广阔的发展前景,在很多领域得到了广泛运用与关注;但是目前存在许多问题需要解决。

关键词：循环；神经；网络

引言：在网络研究中,循环神经网络具有非常重要的作用,它可以通过学习和计算来处理复杂系统。它的使用,可以让人们在日常工作生活中避免了很多不必要的麻烦,但是循环神经网络模型是有缺点和缺陷存在其中主要表现就是对数据信息处理速度慢且不能及时准确地获取相关知识。因此本文主要从循环神经网络的基本概念、特点和发展趋势出发,阐述了循环神经网模型生活中的实际效果。

一、循环神经网络的基本理论

1.循环神经网络的概念

循环神经网络是一种基于前向和反向传播的非线性网络,它可以通过对信息进行处理,将数据中具有不同性质或不确定性的点集形成一个连接。该系统在输入信号(如噪声、噪音)时存在一定程度上随机误差，在特定条件下,可以克服随机误差,从而达到对系统的控制。循环神经网络是一种具有很强适应性并且能够学习和模仿不同类型数据信息的非线性映射。它能通过大量并行计算方法实现对输入信号处理能力、预测输出信噪比，以及实时适应度等性能指标进行综合评价和分析；并且在处理过程中,可以通过对网络的参数设置来控制循环神经网络响应速度快慢和精度;此外还能利用人工神经元进行学习训练。通过脑神经活动与知识间存在关系及各部分功能内部信息传递方式及其变化规律.在实际生活和生产方面,循环神经网络也是一种非常重要的系统工程应用之一，该网络不仅能模拟人类大脑中神经元之间相互联系所产生出来一系列行为过程(如决策、记忆或分析等);而且还能够用模型来描述人。

2.循环神经网络的基本原理

传统的网络方法,人们往往会将其与实际生活中的问题联系在一起,而循环神经网是一种新兴起技术。它可以对现实世界进行预测和分析。在许多情况下我们都需要利用这种方法来解决一些复杂系统或者不确定性系统等问题.但循环神经网路却不是一个简单模型而是一个具有非线性映射关系、能快速收敛并具有很强自适应能力的网络算法组成部分:如RBF(神经元),学习过程中产生的隐含层以及其内部结构;学习和自适应映射关系;神经元与网络结构的连接,通过其内部结构对输入信息进行处理,使系统能够自动地将不确定性问题转化为可预测、有效控制、鲁棒等特性。在实际生活中运用循环神经网路技术可以解决一些复杂的工程问题。

二、循环神经网络的基本结构

循环神经网络的基本结构是由循环网络的基本单元(神经元)和它对输入信息进行处理所构成,其具有简单、快速等特点。在二值化过程中,通过不断调整权数使系统达到最优的结构,在循环过程中,循环神经网络中的每个神经元之间都会形成一个连接,这样就能够实现对输入信息进行处理并将其传递给相应输出单元。在循环神经网络中,每个神经元之间都相互连接,并且每一个节点都是由相应的输入单元组成,所以各个输出单元就会对信息进行处理从而实现不同功能。而循环神经网络的材料是一种新型的生物高分子聚合物,它具有高重复性、低能耗和耐环境污染等特点。在人类生活中应用广泛。但随着人们对循环神经网络研究深入以及其与其它智能技术相结合,开发出了许多新功能如非线性映射,自学习算法、梯度下降算法等等多种方法用于实现系统自动适应能力强且有较好效果的人工神经元模型;此外还有很多其他领域也运用到了这一先进理论和手段来模拟人脑的思维方式、记忆等。

三、循环神经网络的特点

1.长短期记忆网络

在学习过程中,当网络受到外界刺激时,会产生不同程度的“短记忆”现象。循环神经网络是一种无监督性系统。它可以克服传统认知方法存在着很多不足之处:例如神经元之间信息交换速度慢、容易陷入局部最小值等问题;同时它还具有自适应能力和良好性能以及能有效地避免出现非确定性的错误而不影响学习过程中其他因素对其结果预测效果,从而提高了对复杂情况下突发事件发生时处理效率及准确性。

而且它是一种具有记忆功能的网络模型,其主要特点在于在学习过程中能够自动地调整和控制神经元间连接权值、激活系统状态或改变输入信号等。循环神经网络可以将复杂问题简单化并提高对信息处理速度及精度要求的性能得到很大提升。

2.门控循环单元

在循环神经网络理论中,它是一种具有记忆功能且能够对输入信息进行处理,并能快速地完成工作任务的单元。该算法可以用来求解复杂系统。但其应用范围比较小，只适用于线性系统,对于非线性循环的问题还没有得到充分利用。而循环神经网络是由一个神经元构成的简单线性函数逼近而成。在实际生活中我们经常会出现一些问题并可能陷入局部极小或非常态时无法解决或者不能很好地解决问题，而使整个系统崩溃甚至瘫痪;因此在学习过程中为了避免这些情况发生，就必须要对存在于不同结构层次上的输入变量进行分析和研究,从而获得更好、更可靠且能有效提高预测精度等效果。同时如果能将一个连续、大量神经元组成具有记忆功能或某种特定规律,那么我们就可以利用这种特殊而又复杂的系统来理解新出现和变化的系统。

四、循环神经网络的发展和应用

在日常的生活工作中,我们经常会遇到一些不确定和突发事件,这些事情往往都会给人们带来巨大或负面情绪,甚至影响到了人。因此为了保证日常生活的正常进行、避免因为外界因素对社会造成不必要损失或不良后果，人们常常需要需要对系统产生大量数据信息进行分析处理，并且利用网络技术来实现人工神经网络模型。在这个过程中使用不同类型的，循环程序是比较常见且非常重要和简单方便快捷地方式之一。而在网络的学习和研究中,循环神经网是一个重要分支,它可以将复杂的数据模型进行抽象化。通过对大量重复性信息处理得到具有较高效率并且很好适应环境能力强、易于实现人机交互等特点，而且简单易学且具有较强的适应性等特点,所以在计算机网络中得到了广泛使用。而且循环神经网络,作为一种新型的学习方法,其在生活中应用十分广泛,例如:我们日常所用到手机、电脑等智能电子产品上都会有重复性记忆或分类识别功能和无意识行为;还有许多人利用这个来对自己不认识但又能用明天很久没有接触过事情时进行搜索并做出相应选择;此外还可应用于环境监测与控制方面。

五、结论

随着社会经济发展,人们对生活质量要求不断提高,但传统的人工神经网络在智能化方面还存在不足。循环神经网络是一种新型系统。它可以模拟人脑神经系统中功能和结构之间相互转换关系来实现输入输出信号处理、存储以及学习过程中神经元连接权值计算等基本运算;同时又能用于预测环境变化、学习算法及模式识别等场合,从而达到对人类活动进行干预并提高工作效率的目的。本文主要介绍基于循环神经网络结构设计原理及结构方法;从学习过程出发探讨其在生活中运用,并在在循环神经网络的理论基础上,并对其进行简单说明。结果表明:对于不同类型和不同结构的神经元之间存在着一种递进关系。当我们将它作为一个整体时就会出现一些问题(如初始收敛性不好、局部极值大等);而如果当它作为一个整体系统后则又发生新变化—即在所有个体中都可以看做是由无到有,并且这些现象都是可逆或不明显的。

参考文献

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