rnn,lstm and JuergenSchmidhuber

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rnn,lstm and JuergenSchmidhuber

JuergenSchmidhuber 是瑞士的一位牛人,主要贡献是rnn, lstm. google的deep mind新作,Human-level control through deep reinforcement learning一文出来,这位大神表达了不满.原因就是文章中提到说他们是第一次实现了rnn的强化学习什么什么的吧.而这位牛人其实早前的工作实现过的.看了一下,觉得这个争论真是google太过于自大了,其实自从看到google的不少文章错误百出,很多地方前后写的不一致,然后今年竟然…

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权…

时间序列(六): 炙手可热的RNN: LSTM

目录炙手可热的LSTM 引言 RNN的问题恐怖的指数函数梯度消失* 解决方案 LSTM 设计初衷 LSTM原理门限控制* LSTM 的 BPTT 参考文献: 炙手可热的LSTM 引言上一讲说到RNN. RNN可说是目前处理时间序列的大杀器,相比于传统的时间序列算法,使用起来更方便,不需要太多的前提假设,也不需太多的参数调节,更重要的是有学习能力,因此是一种'智能'算法.前面也说到, 不只时间序列,在很多领域,特别是涉及序列数据的,RNN的表现总是那么的'抢眼'.不过,在这抢眼的过程中,…

[NL系列] RNN & LSTM 网络结构及应用

http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stanford的Li Fei-Fei的博士生.文章介绍了RNN和LSTM,同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果.)以及Understanding LSTM Networks(by Chris Olah)的阅读笔记.网上有很多翻译的版本:<递归神经网络不可…

RNN LSTM 介绍

[RNN以及LSTM的介绍和公式梳理]http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 [知乎对比 rnn lstm 简单代码] https://www.zhihu.com/question/37082800 [原码]https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086 [神经网络介绍 sigmoid,relu 区别]https://zhuanlan.zhihu.com/p…

RNN,LSTM,GRU基本原理的个人理解

记录一下对RNN,LSTM,GRU基本原理(正向过程以及简单的反向过程)的个人理解 RNN Recurrent Neural Networks,循环神经网络 (注意区别于recursive neural network,递归神经网络) 为了解决DNN存在着无法对时间序列上的变化进行建模的问题(如自然语言处理.语音识别.手写体识别),出现的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN. RNN结构第tt层神经元的输入,除了其自身的输入xtxt,还包括上一层神经元的隐含层输出st−1st−1每一层的参…

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能…

深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

tensorflow学习之（十一）RNN+LSTM神经网络的构造

#RNN 循环神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(1) # set random seed # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # hyperparameters lr = 0.001 # learning rate t…

Word Embedding/RNN/LSTM

Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,比如,对于这样的"A B A C B F G"的一个序列,也许我们最后能得到:A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]. 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了方便计算,比如"求单词A的同义词",就可以通过"求与单词A在cos距离下最相似的向量"来做到. 那么如何进行词嵌入呢?目前主要有三种算法: Embedding…