问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

背景 神经网络,卷积神经网络等其他深度学习算法,都有个局限性,各个输入在算法内部是相对独立的.比如:'星际争霸有意思,我爱玩'这句话,是有上下文关系的. 如果放在其他网络里面,各个分词将会独立处理.但是在rnn里面,可以将上文记忆下来,做为下文的运算基础. 总之:rnn适合用来解决具有上下文关系的算法问题. RNN基本概念 t表示序列(时间,空间都行,反正是有序的). 在t时刻,接受到输入Xt之后,隐藏层的值为St,输出层的值是Ot.(这里的St不仅仅取决于Xi,还取决于上一个隐藏层St-1的值…

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR…

2019-08-29 17:17:15 问题描述:比较RNN,GRU,LSTM. 问题求解: 循环神经网络 RNN 传统的RNN是维护了一个隐变量 ht 用来保存序列信息,ht 基于 xt 和 ht-1 来计算 ht . ht = g( Wi xt + Ui ht-1 + bi ) yt = g( Wo ht + bo ) 门控循环神经网络 GRU 门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)中引入了门控机制. Update:Γu = g( Wu xt + Uu ht-1…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/239 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起 在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:…

前言 说出来你们不敢相信,刚才码了半天的字,一个侧滑妈的全没了,都怪这Mac的触摸板太敏感沃日.好吧,不浪费时间了,前言一般都是废话,这个教程要解决的是一个LSTM的实战问题,很多人问我RNN是啥,有什么卵用,你可以看看我之前写的博客可以入门,但是如果你想实际操作代码,那么慢慢看这篇文章.本文章所有代码和数据集在我的Github Repository下载. 问题 给你一个数据集,只有一列数据,这是一个关于时间序列的数据,从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量. 首先我们数据预览一下,用…

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp…

概述 RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关.LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思想跟RNN是一样的,但是它透过一下方法避免了一些RNN的缺点.那么下面就逐步的解析一下RNN和LSTM的结构,然后分析一下它们的原理吧. RNN解析 要理解RNN,咱们得先来看一下…