转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直…

作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re…

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…

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…

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…

本文译自 Christopher Olah 的博文 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.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件…

@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…

原文链接: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.传统的神经网络应该很难来处…

[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 及其图示 本文翻译自 Shi Yan 的博文 Understanding LSTM and its diagrams,原文阐释了作者对 Christopher Olah 博文 Understanding LSTM Networks 更加通俗的理解. Understanding LSTM Networks 中译:[翻译]理解 LSTM 网络 理解 LSTM 及其图示 我不擅长解释 LSTM,写下这段文字是为了我个人记忆方便.我认为 Christopher Olah 的那篇博文…

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络 人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它…

在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解. 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程 这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元. 但是!!!! 网络只有一个,网络只有一个,网络只有一个, 并不是想右边那样画的.右边的图只不过是不同时刻的输入.因为每个时刻RNN会产生两个输出,一个output和一个s…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

本文基于Understanding-LSTMs进行概括整理,对LSTM进行一个简单的介绍 什么是LSTM LSTM(Long Short Term Memory networks)可以解决传统RNN的长期依赖(long-term dependencies)问题.它对传统RNN的隐层进行了结构上的改进. LSTM的内部结构 这是传统的RNN的结构,内部有一个tanh层 LSTM和传统RNN结构类似,然而内部结构却有所不同 图中所示的水平线就是LSTM中的状态信息,可以把这个理解为记忆(memory…

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…

转自:http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! 导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加…

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…

前言 上篇文章已经给大家介绍了 JVM 的架构和运行时数据区 (内存区域),本篇文章将给大家介绍 JVM 的重点内容--垃圾收集.众所周知,相比 C / C++ 等语言,Java 可以省去手动管理内存的繁琐操作,很大程度上解放了 Java 程序员的生产力,而这正是得益于 JVM 的垃圾收集机制和内存分配策略.我们平时写程序时并感知不到这一点,但是如果是在生产环境中,JVM 的不同配置对于服务器性能的影响是非常大的,所以掌握 JVM 调优是高级 Java 工程师的必备技能.正所谓"基础不牢,地动山…

uml类图的关系: 泛化关系也就是继承. 实现关系就是一个类实现另外一个接口. 依赖关系就是一个类使用了另外一个类,是一种使用关系,在这个类的某个服务中需要另外一个类来协助. 关联关系就是一类拥有另外一个类,是一种拥有关系,这个类在创建的时候需要另外一个类的协助,可以是双向的但是最好依据业务的关注点变成单向的. 聚合关系是整体与部分的关系但是部分可以离开整体而存在. 组合关系也是整体与部分的关系但是两者的生命周期是绑定在一起的,部分不能离开整体而存在. 更喜欢我们大哥的分类: 多态: 泛化关系,…

原文地址:http://bbs.csdn.net/topics/390736769 从事Dotnet程序开发工作近10年了,从开始的月薪3k的小程序员菜鸟,到现在年薪60w的项目总经理,从战战兢兢的去各个公司应聘,到现在开始面试那些战战兢兢的小程序员,回想起这近十年来的经验,看着还是朝气蓬勃的菜菜们,想谈谈自己对与DotNet程序员的职业规划的看法. 先说开发语言         .Net是一个开发框架,包容性也比较强,可以做b/s结构的网站,可以做Windows phone的手机开发,可以做W…

写的非常好的一篇文章,不知道为什么被删除了.  利用Google快照,做个存档. 快照地址:地址 作者地址:青牛 什么是docker Docker 是一个开源项目,诞生于 2013 年初,最初是 dotCloud 公司内部的一个业余项目.它基于 Google 公司推出的 Go 语言实现. 项目后来加入了 Linux 基金会,遵从了 Apache 2.0 协议,项目代码在 GitHub 上进行维护. Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论,以至于 dotCloud 公司后来都改名为 Docke…

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解…

HTTP状态码(一):   注释: 301—永久移动.被请求的资源已被永久移动位置: 302—请求的资源现在临时从不同的 URI 响应请求: 305—使用代理.被请求的资源必须通过指定的代理才能被访问: 307—临时跳转.被请求的资源在临时从不同的URL响应请求: 400—错误请求: 402—需要付款.该状态码是为了将来可能的需求而预留的,用于一些数字货币或者是微支付: 403—禁止访问.服务器已经理解请求,但是拒绝执行它: 404—找不到对象.请求失败,资源不存在: 406—不可接受的.请求的…

LSTM神经元行为分析 LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似. 反向传播时,通过链式法则一个变量一个变量后推比较清晰. 反向传播时注意Ct节点…

最近从网上看到别人详细得讲解了js的原型对象和原型链,看完感觉是看得最清晰的一个,于是,摘录到自己博客里 对于新人来说,JavaScript的原型是一个很让人头疼的事情,一来prototype容易与__proto__混淆,二来它们之间的各种指向实在有些复杂,其实市面上已经有非常多的文章在尝试说清楚,有一张所谓很经典的图,上面画了各种线条,一会连接这个一会连接那个,说实话我自己看得就非常头晕,更谈不上完全理解了.所以我自己也想尝试一下,看看能不能把原型中的重要知识点拆分出来,用最简单的图表形式说清…

前面的话 偏移量(offset dimension)是javascript中的一个重要的概念.涉及到偏移量的主要是offsetLeft.offsetTop.offsetHeight.offsetWidth这四个属性.当然,还有一个偏移参照——定位父级offsetParent.本文将详细介绍该部分内容 offsetParent定位父级 在理解偏移大小之前,首先要理解offsetParent.人们并没有把offsetParent翻译为偏移父级,而是翻译成定位父级,很大原因是offsetParent与…

用VS看大型工程代码,尤其是很多层类的,很容易头晕,即便是装了visual assist 插件.用VS生成类图吧,只能生成一堆框,只有一些小的类关系有箭头表示.远远不能满足要求.下面介绍建模工具EA来生成类图. 1.新建类图(例如ClassModel),没用的图表删除,ctrl+s保存. 2.选中类图(ClassModel),shift+ctrl+u打开对话框,选好根目录,一般是该模块或项目源码所在位置,一般按图中设好选项,确定即可. 3.会看到递归遍历源码,其间会有错误产生,根据提示找到源码位…

 100天搞定机器学习(Day1-34) 100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构 100天搞定机器学习|Day36 深度学习之梯度下降算法 本篇为100天搞定机器学习之第37天,亦为3Blue1Brown<深度学习之反向传播算法>学习笔记. 上集提到我们要找到特定权重和偏置,从而使代价函数最小化,我们需要求得代价函数的负梯度,它告诉我们如何改变连线上的权重偏置,才能让代价下降的最快.反向传播算法是用来求这个复杂到爆的梯度的. 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想…

前提 最近学习Netty的时候想做一个基于Redis服务协议的编码解码模块,过程中顺便阅读了Redis服务序列化协议RESP,结合自己的理解对文档进行了翻译并且简单实现了RESP基于Java语言的解析.编写本文的使用使用的JDK版本为[8+]. RESP简介 Redis客户端与Redis服务端基于一个称作RESP的协议进行通信,RESP全称为Redis Serialization Protocol,也就是Redis序列化协议.虽然RESP为Redis设计,但是它也可以应用在其他客户端-服务端(C…