环路神经网络的一个Idea

环路神经网络是一种特殊的循环神经网络,它由多个不同长度的环组成,每个环都是一个循环单元,可以看作是一个简化的LSTM或者GRU。每个环都可以捕捉数据中的一个特定频率的周期性变化,而多个环的组合可以表示更加复杂的时序模式。 例如,如果我们想要对股票价格进行预测,我们可以设计一个由三个环组成的环路神经网络,其中一个环的长度为5,表示每周的周期性变化,另一个环的长度为20,表示每月的周期性变化,最后一个环的长度为60,表示每季度的周期性变化。 那么,如何控制多个环之间的协作呢?我们可以借鉴傅立叶变换的思想,将数据在不同频率上进行分解和重构。具体来说,我们可以将每个环看作是一个正弦波发生器,它可以根据输入数据生成一个特定频率和幅度的正弦波。然后,我们可以将多个环生成的正弦波进行加权求和,得到一个综合的信号,作为网络的输出。这样,我们就可以通过调整每个环的权重和相位来控制网络的输出特征。 例如,如果我们想要让网络输出更加平滑的信号,我们可以增加低频环的权重和减少高频环的权重;如果我们想要让网络输出更加波动的信号,我们可以增加高频环的权重和减少低频环的权重。 接下来,我们需要考虑如何设计每个环中的输入和输出。由于每个环都是一个循环单元,它可以接受任意长度的输入序列,并且在每个时间步都有一个输出。 为了增加网络的灵活性和表达能力,我们可以让每个环中任意一个单位都可能是输入或者输出。具体来说,我们可以为每个单位设置一个输入门和一个输出门。输入门控制该单位是否接受外部输入数据;输出门控制该单位是否将自身状态传递给下一层神经网络。这样,我们就可以根据不同的任务和数据来动态调整每个环中哪些单位参与输入和输出。 最后,我们需要定义如何训练这种网络。由于这种网络是一种循环神经网络,我们可以采用时序反向传播(BPTT)算法来进行梯度下降优化。 然而,由于这种网络有多个不同长度的循环单元,如果我们在每个时间步都进行梯度更新,可能会导致梯度消失或者爆炸的问题。因此,我们需要设计一种策略来控制何时进行梯度更新。 一种简单有效的策略是:默认情况下让所有循环单元不断地在内部进行循环更新;当检测到输出层梯度下降时(即当前更新有效时),则停止所有循环单元,并将梯度反向传播到所有循环单元,然后进入下一次。 这种方法的优势是:它可以有效地利用数据中的周期性或者复杂的时序特征,提高网络的泛化能力和预测精度;它可以灵活地调整每个环的长度、权重和相位,以适应不同的数据和任务;它可以动态地控制每个环中的输入和输出,以增加网络的表达能力和灵活性;它可以通过一种简单有效的策略来控制梯度更新,以避免梯度消失或者爆炸的问题。 这种方法的局限性是:它需要对数据中的周期性或者复杂的时序特征有一定的先验知识,以便设计合适的环路神经网络结构;它可能需要较多的参数和计算资源,以实现多个环之间的协作和分解重构;它可能需要更多的训练数据和时间,以优化多个环之间的权重和相位。 为了减少对数据中的周期性或者复杂的时序特征的先验知识的依赖,可以考虑使用一种自适应的方法,让网络自动学习和调整每个环的长度、权重和相位,而不是人为地设定。这可能需要引入一些额外的机制,如注意力机制、元学习、强化学习等,来增强网络的自主性和适应性。 为了减少参数和计算资源的消耗,可以考虑使用一种稀疏的方法,让网络只在必要的时候激活和使用某些环,而不是一直保持所有环的运行。这可能需要引入一些额外的机制,如门控机制、剪枝机制、动态计算图等,来增强网络的效率和节省性。

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美国南加州大学研究人员认为人工智能更准确预测夫妻是否即将离婚

转自网易 据国外媒体报道,人工智能会比治疗师更准确的预测你的婚姻是否出现危机。一种新型的计算机算法,能够通过人们讲话时的语调来预测夫妻关系是否出现裂痕。这种算法预测婚姻是否成功的准确率高达79%,比许多治疗师提供的数据更为准确。这种算法由南加州大学的研究人员开发,他们对134对夫妻在婚姻咨询中的上百则对话内容进行研究,并追踪这些夫妇5年来的婚姻状况,从而得出结论。该算法打 破了传统的对话模式,它通过语音处理技术记录声学特征,如声音的频率、音高、强度以及抖动等。依据这些数据来衡量一个人是否出现了情感问题。这些特性将会用于夫妻心理治疗,防止离婚。

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