在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network). 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成.它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的…

数据准备:http://www.manythings.org/anki/cmn-eng.zip 源代码:https://github.com/pjgao/seq2seq_keras 参考:https://blog.csdn.net/PIPIXIU/article/details/81016974 导入库 执行代码: from keras.layers import Input,LSTM,Dense from keras.models import Model,load_model from ke…

参考: https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/82769711 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 http://blog.sina.com.cn/s/blog_afc8730e0102xup1.html https://blog.csdn.net/qq_30638831/article/details/80060045 执行代码: import pandas as pd from da…

参考: https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/82769711 执行代码: # LSTM with Variable Length Input Sequences to One Character Output import numpy from keras.models import Sequential from keras.…

参考: https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/82769711 执行代码: # Naive LSTM to learn three-char window to one-char mapping import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers i…

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷.比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类.目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件. 递归神经网络能够解决这一问题.这些网络中具有循环结构,能够使信息持续保存. 递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使…

转自:http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323 原文链接:Understanding LSTM Networks(译者/刘翔宇 审校/赵屹华 责编/周建丁 原创.翻译投稿请联系:zhoujd@csdn.net,微信号:jianding_zhou) 译者介绍:刘翔宇,中通软开发工程师,关注机器学习.神经网络.模式识别. http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323 循环神经网络 人类并不是每时每刻都…

循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的.传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题,在循环神经网络中,通过循环可以解决没有记忆的问题,如下图: 看到这里,你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆.我们把这个图展开: 可以看出,我们输入 \(X_0\) 后,首先警告训练,得到输出 \(h_0\),同时会把这个输出传递给下一…

RNN的长期依赖问题 什么是长期依赖? 长期依赖是指当前系统的状态,可能受很长时间之前系统状态的影响,是RNN中无法解决的一个问题. 如果从(1) “ 这块冰糖味道真?”来预测下一个词,是很容易得出“ 甜 ”结果的.但是如果有这么一句话,(2)“ 他吃了一口菜,被辣的流出了眼泪,满脸通红.旁边的人赶紧给他倒了一杯凉水,他咕咚咕咚喝了两口,才逐渐恢复正常.他气愤地说道:这个菜味道真? ”,让你从这句话来预测下一个词,确实很难预测的.因为出现了长期依赖,预测结果要依赖于很长时间之前的信息. RNN的…

自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看,具有全局记忆能力,因为T时刻,递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题,T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0. 从Long-Term退化至Short-Term. 尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish,但RNN的深度过深,替换激活函数治标不治本. $\left |  \prod_{j=p+1}^{t}\frac{\partial b_{h}^{j}}{\pa…