Keras实现RNN模型

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博客作者:凌逆战博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂time_step Keras实现RNN模型 SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_si…

Keras中RNN不定长输入的处理--padding and masking

在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).…

RNN 入门教程 Part 2 – 使用 numpy 和 theano 分别实现RNN模型

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our…

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不…

keras训练cnn模型时loss为nan

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

RNN模型（递归神经网络）简介

有些任务可以通过MLP多层感知器的神经网络,CNN卷积神经网络解决,因为那些任务内部的每一个前后无关联,无顺序,如MNIST手写数字子集,CIFAR子集等. 但是在自然语言处理中,每个字的前后有语义联系,或者在视频图像处理,或者在气象观测数据,股票交易数据方面,有前后的关联性,那么使用RNN网络,或者LSTM模型. RNN模型的原理: 神经元的输出接入输入,使网络具有记忆功能.Xt输入,Ht输出,三条箭头的参数U,V,W是神经网络的参数,A是隐藏状态,代表记忆功能. 在时间上将该模型展开后如下:…