2019-09-07 22:01:45 问题描述:LSTM是如何实现长短期记忆功能的? 问题求解: 与传统的循环神经网络相比,LSTM仍然是基于当前输入和之前的隐状态来计算当前的隐状态,只不过对内部的结构进行了精心的设计,加入了更新门,遗忘门和输出门这三个门和一个内部记忆单元. 在一个训练好的网络中,当输入的序列中没有重要的信息时,LSTM的遗忘门的数值接近于1,更新门的数据接近于0,此时过去的记忆会被保存,从而实现了长期的记忆功能:当输入的序列中出现了重要的信息时,LSTM应该把其存入记忆时,…

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设…

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…

LSTM网络也是一种时间递归神经网络,解决RNN的长期依赖关系. RNN模型在训练时会遇到梯度消失或者爆炸的问题,训练时计算和反向传播,梯度倾向于在每一时刻递增或递减,梯度发散到无穷大或者0.....没看懂吧... LSTM有输入向量,输出向量,状态,闸门等. 有了闸门机制,LSTM有长期记忆功能.…

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…

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…

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as…

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…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10…

做项目时遇到的问题:dataSource被ComboBox引用过一次,会记忆最后一次选中的值,然后下一次再用时这个值会直接呈现在ComboBox中. 为验证是dataSource还是ComboBox自身含有记忆功能,设置了这样一个实验, 实验的组成:1.一二两排的第一个ComboBox(以下简称cb1.cb4)都负责为同排第二.第三个ComboBox(以下简称cb2.cb3.cb5.cb6)动态赋值.2.DataGridView 存在焦点事件,焦点事件的内容是,当选中一个焦点,焦点所在行的每个格…

c# winforms TextBox的记忆功能 1:在项目上点右键  sproperties-settings 添加项目 如 MyText  类型 String 2: 获取值:   string loginId = Properties.Settings.Default.MyText; 3:保存值:在Formclosing中 Properties.Settings.Default.MyText =  UserID.ToString(); Properties.Settings.Default.…

考虑例如以下场景:假如我们须要在界面上画一个圆,初始的时候界面是空白的.当鼠标移动的时候,圆须要尾随鼠标移动.鼠标的当前位置就是圆心.我们的实现方案是:假设界面上还没有画圆,那么就新创建一个:假设已经存在,就直接更新其位置.这样可以避免先销毁.后创建的开销. var circle = null; function drawCircle(position) { if(circle == null) { circle = GUI.Create(position);//创建1个圆 } else { c…

很多同事在用extjs grid做分页的时候,往往会想用grid的多选功能来实现导出Excel之类的功能(也就是所谓的多选记忆功能),但在选选择下一页的时候 上一页选中的已经清除 这是因为做分页的时候又向服务器请求了分页数据 以下解决方法是在工作中的碰到的.分享给大家共同学习一下. 1.首先定义一个保存选中记录的集合 2.定义选中记录的CheckboxModel 3.定义store(这个请参考) 监听beforeload 及load事件 4.在grid中引用sm…

默认情况下,input会有这个记忆功能,如果不想让它记忆,可以在input上加上autocomplete="off"即可.…

前言:由于jsp管理页面经常会遇到复选框提交到JAVA后台,后台处理逻辑完成后又返回到jsp页面,此时需要记住jsp页面提交时复选框的选择状态,故编写此功能! 一.复选框的初始化 1.1.jsp页面 <c:forEach items="${cycleMap}" var="light">      <input type="checkbox" name="id" value="${light.key}…

在项目中,我们难免会遇到希望相同用户操作本次打开页面时可以展现或者自动记录上次登录系统点击过的的复选框,单选按钮等操作的状态,也就是表单记忆功能,这时,一个很重要的技术便派上了用场,即cookie. 首先在jsp中引入jquery.cookie.js JAR包, 其次,对于cookie的操作,无非就是set,get 但要注意一点:就是无论是ie,还是ff,浏览器默认的cookie名字一般会在后面加上"_number",当然number是指对于某一个特定的cookie会有一个不同的值,这…

最近有个同事问我,如何在Excel单元格输入中带记忆功能?其实很简单: 工具ó选项ó编辑ó将“记忆式键入”项选中ó确定: //附图[效果图]:…

方法1 :自定义去除记忆功能属性: $('#index_table_filter > label > input[type="search"]').attr('autocomplete', 'off'); 方法1不行, -->可尝试设置val('')的值为空格(注: 需要在input渲染后及时进行设置, 防止设置失效): $('#index_table_filter > label > input[type="search"]').va…

设置Adobe Reader打开PDF文件保持记忆功能 打开菜单“编辑”->“首选项”. 选择种类中的“文档”,在“打开设置”区域勾上“重新打开文档时恢复上次视图设置(R)”,确定之后就可以在下次打开文档时自动显示到上次打开的位置.…

一般情况下浏览器会有自动记录密码等的功能,但是有时候我们不需要这样的功能,下面有两种情况下关闭记忆功能有效: 1:在form中,如果有input[type=password],autocomplete="off"是不起作用的: 2:没有form,设置input[type=text],autocomplete="off"可以起作用: <input name="password" type="text" onfocus=&q…

方法一 : 会有视觉上颜色的变化input:-internal-autofill-selected { /*内置阴影填充 背景颜色*/ box-shadow: inset 0 0 0 1000px #253167! important; /*只有谷歌兼容 字体颜色*/ -webkit-text-fill-color: #fff !important; } 上述可以解决,, 方法二 : 可以禁用 input的记忆功能<input type="text"  autocomplete=…

Perl:正则中问号的四周用途:1.字面意义的问号  2. 量词   3. 表示非贪心的修饰符  4.用以表示不具有记忆功能的圆括号 非贪心:在量词后面加?即可…

[技术博客] 利用SharedPreferences来实现登录状态的记忆功能 一.SharedPreferences简介 SharedPreferences是Android平台上一个轻量级的存储辅助类,用来保存应用的一些常用配置,它提供了string,set,int,long,float,boolean六种数据类型.最终数据是以xml形式进行存储.在应用中通常做一些简单数据的持久化缓存. 二.为什么要使用SharedPreferences? 首先我们要理解一下我们的程序是怎么工作的.我们的博客园…

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…

1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题,例如,对于阅读一篇文章,RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解,这是传统的网络是不能做到的.但是,对于RNN网络存在长期依赖问题,比如看电影的时候,某些细节需要依赖很久以前的一些信息,而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息,随着时间间隔不断增大,RNN网络会丧失学习到很远的信息能力,也就是说记忆容量是有限的.例如,对于阅读一本书,从头到尾一字不漏的阅读,肯定是越远的东西忘得越多.所以引入了LSTM网络,对于LSTM来解决梯度消…

1. 什么是LSTM 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.LSTM就是具备了这一特性. 这篇将介绍另⼀种常⽤的⻔控循环神经⽹络:⻓短期记忆(long short-term memory,LSTM)[1].它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点,也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题,是GRU的一种扩展. 可以先理解GRU的过程,在来理解LSTM会容易许多,链接地址:三…

 一:vanilla RNN 使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时,我们可以对每个时间步采用递归公式,如下,We can process a sequence of vector x by applying a recurrence formula at every time step: ht = fW( ht-1,xt ) 其中xt 是在第t个时间步的输入(input vector at time step t):ht 是新状态量(new state),…

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…