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本文目錄一覽

1，Rint模型是什么意思
2，如何將RNN用在很多個短的時間序列中
3，如何使用深度學(xué)習來做時間序列預(yù)測
4，如何有效的區(qū)分和理解RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5，當前主流的語言模型是ngram還是RNNLSTM
6，誰給講講語音識別中的CTC方法的基本原理

1，Rint模型是什么意思

是一個電池等效電路模型

沒看懂什么意思？

Rint模型是什么意思

2，如何將RNN用在很多個短的時間序列中

A 答案解析：[分析] 消除季節(jié)影響的時間序列是通過將每一個原始的時間序列觀測值除以對應(yīng)的季節(jié)指數(shù)來得到的。

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

如何將RNN用在很多個短的時間序列中

3，如何使用深度學(xué)習來做時間序列預(yù)測

深度學(xué)習算法是一個統(tǒng)稱，我說的ann （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）應(yīng)該是其中的一種，且據(jù)說是比較成功的一種，詳細你可以參考wikipedia的英文版，以及相關(guān)的參考鏈接。我記得老外有一篇白話文般的ann編程解說，非常易讀。除非搞理論，否者絕不推薦國內(nèi)發(fā)表的文章，只嘴皮子，不動手，且讓讀者難以理解，且千篇一律。

采用RNN模型，先學(xué)習原理，然后google上找到代碼分析，按照你的課題修改！努力吧！

如何使用深度學(xué)習來做時間序列預(yù)測

4，如何有效的區(qū)分和理解RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

NN建立在與FNN相同的計算單元上，以犧牲計算的功能性為代價來簡化這一訓(xùn)練過程，其中信息從輸入單元向輸出單元單向流動，在這些連通模式中并不存在不定向的循環(huán)。FNN是建立在層面之上。因此，為了創(chuàng)建更為強大的計算系統(tǒng)，我們允許RNN打破這些人為設(shè)定強加性質(zhì)的規(guī)定，神經(jīng)元在實際中是允許彼此相連的，兩者之間區(qū)別在于：組成這些神經(jīng)元相互關(guān)聯(lián)的架構(gòu)有所不同，我們還是加入了這些限制條件。事實上：RNN無需在層面之間構(gòu)建，同時定向循環(huán)也會出現(xiàn)。盡管大腦的神經(jīng)元確實在層面之間的連接上包含有不定向循環(huán)

在一定程度上可以認為recurrent nn是recursive nn的一種變體。recursive nn更general。

5，當前主流的語言模型是ngram還是RNNLSTM

語言模型主要分為規(guī)則模型和統(tǒng)計模型兩種。統(tǒng)計語言模型是用概率統(tǒng)計的方法來揭示語言單位內(nèi)在的統(tǒng)計規(guī)律，其中N-Gram簡單有效，被廣泛使用。N-Gram：該模型基于這樣一種假設(shè)，第n個詞的出現(xiàn)只與前面N-1個詞相關(guān)，而與其它任何詞都不相關(guān)，整句的概率就是各個詞出現(xiàn)概率的乘積。這些概率可以通過直接從語料中統(tǒng)計N個詞同時出現(xiàn)的次數(shù)得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。語言模型的性能通常用交叉熵和復(fù)雜度（Perplexity）來衡量。交叉熵的意義是用該模型對文本識別的難度，或者從壓縮的角度來看，每個詞平均要用幾個位來編碼。復(fù)雜度的意義是用該模型表示這一文本平均的分支數(shù)，其倒數(shù)可視為每個詞的平均概率。平滑是指對沒觀察到的N元組合賦予一個概率值，以保證詞序列總能通過語言模型得到一個概率值。通常使用的平滑技術(shù)有圖靈估計、刪除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。

6，誰給講講語音識別中的CTC方法的基本原理

傳統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)，是由語音模型、詞典、語言模型構(gòu)成的，而其中的語音模型和語言模型是分別訓(xùn)練的。這就造成每一部分的訓(xùn)練目標（語音模型的likelihood，語言模型的perplexity）都與整個系統(tǒng)的訓(xùn)練目標（word error rate）不一致。而使用了CTC之后，從語音特征（輸入端）到文字串（輸出端）就只有一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（這就叫“端到端”模型），可以直接用WER的某種proxy作為目標函數(shù)來訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，避免花費無用功去優(yōu)化一個別的目標函數(shù)。

ctc 全稱是connectionist temporal classification，是一種改進的rnn模型。rnn模型可以用來對兩個序列之間的關(guān)系進行建模。但是，傳統(tǒng)的rnn，標注序列和輸入的序列是一一對應(yīng)的。語音識別中的序列建模問題不是這樣：識別出的字符序列或者音素序列長度遠小于輸入的特征幀序列。所以不能直接用rnn來建模。