@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水…

[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性.传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神…

目录 理解 LSTM 网络 递归神经网络 长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 长短期记忆的变种 结论 鸣谢 本文翻译自 Christopher Olah 的博文 Understanding LSTM Networks,原文以图文并茂的形式,深入浅出地为初学者介绍了 LSTM 网络. [翻译]理解 LSTM 及其图示 或许可以进一步帮助理解. 理解 LSTM 网络 Understanding LSTM Networks 递归神经网络 Recurrent…

之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题,RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理, 简单来说,RNN对于太久远的信息不能有效地储存,为了解决这个问题,有人提出了LSTM的网络结构,LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的,随着后来研究者的不断改进,LSTM网络在很多问题上都有非常好的表现,并且得到广泛的关注与应用. LSTM 网络 LSTM 结构的一个优势在于可以很好的解决 "long-term dependen…

原文链接:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用…

概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需. 本篇原文链接 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 按照老师的说法,LST…

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…

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的.比如说你在阅读这篇文章时,你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字,而不是每读到一个文字时,都抛弃掉前面的思考,从头开始.你的记忆是有持久性的. 传统的神经网络并不能如此,这似乎是一个主要的缺点.例如,假设你在看一场电影,你想对电影里的每一个场景进行分类.传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)解决了这个问题.这种神经网络带有环,可以将信息…

Recurrent Neural Network Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注,与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同,LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆,从而有助于判断当前的输入, LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时,有着很大的优势. LSTM 由 Recurrent Neural Networks (RNN) 演化而来,所以在介绍LSTM之前,我们先来简单了解一下RNN. 人类的…

colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015. Recurrent Neural  Networks 人类思维具有连贯性.当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义.即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容,体现了思维的连续性. 传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时,不能做…