循环神经网络在序列学习中的批判性综述

Source: Dev.to

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每天我们的手机和应用都在处理有顺序的事物——聊天中的文字、歌曲中的音符、视频中的帧——它们需要特殊的处理。

这些模式被称为 序列，一些计算模型通过保留一个小的内部记录，使得过去的步骤能够影响后续的输出，从而跟随这些序列。它们可以生成字幕、合成语音，或以惊人的轻松度在语言之间进行 翻译。

一种名为 LSTM 的结构帮助系统更长时间地保留信息，而其他变体则同时向前和向后查看。

训练这些系统过去既慢又棘手，需要大量算力；更新的方法让速度更快，尽管仍然不是魔法。

关键在于模型的短期 记忆 以及它通过 学习 的提升——随着时间的推移，示例越多，表现越好。

结果：工具能够理解时间，而不仅仅是单张图片，并且它们以你日常使用的静默方式不断变得更智能。

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