[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络

LSTM(Long Short Term Memory)

长时依赖是这样的一个问题,当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息.例如在句子”我出生在法国,……,我会说法语“中,若要预测末尾”法语“,我们需要用到上下文”法国“.理论上,递归神经网络是可以处理这样的问题的,但是实际上,常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖,好的是LSTMs可以很好地解决这个问题. 原理不再介绍. keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoi…

LSTM学习—Long Short Term Memory networks

原文链接:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Understanding LSTM Networks Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understa…

[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络

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…

[译] 理解 LSTM 网络

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…

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) Outline Background LSTM Network Extended LSTM LSTM vs. RNN Examples References Background Definition LSTM Network For detailed derivation: http://cs224d.stanford.edu/ Extended LSTM---GRU LSTM vs. RNN…

TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU…

【转】[译]理解HTTP/304响应

[转][译]理解HTTP/304响应原文:http://www.telerik.com/automated-testing-tools/blog/eric-lawrence/12-11-06/understanding-http-304-responses.aspx 刚刚开始使用Fiddler的用户经常会对Fiddler的网络会话(Web Sessions)列表中的HTTP/304响应感到困惑: 如果客户端发送的是一个条件验证(Conditional Validation)请求,则web服务器…

Neutron 理解 (1): Neutron 所实现的虚拟化网络 [How Netruon Virtualizes Network]

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

Long Short-Term Memory (LSTM)公式简介

Long short-term memory: make that short-term memory last for a long time. Paper Reference: A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning Three Types of Gate Input Gate: Controls how much of the current input \(x_t\) and the pre…

LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络

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…

[译]理解Javascript的异步等待

原文链接: https://ponyfoo.com/articles/understanding-javascript-async-await 作者: Nicolás Bevacqua 目前async / await特性并没有被添加到ES2016标准中,但不代表这些特性将来不会被加入到Javascript中.在我写这篇文章时,它已经到达第三版草案,并且正迅速的发展中.这些特性已经被IE Edge支持了,而且它将会到达第四版,届时该特性将会登陆其他浏览器 -- 为加入该语言的下一版本而铺路(也可以…

java 彻底理解 byte char short int float long double

遇到过很多关于数值类型范围的问题了,在这做一个总结,我们可以从多方面理解不同数值类型的所能表示的数值范围在这里我们只谈论 java中的数值类型首先说byte: 这段是摘自jdk中 Byte.java中的源代码从这里可以看出 byte的取值范围:-128 --- 127: 从计算机组成原理的角度可以解释:byte在计算机中是占8个字节的而且byte 是有符号整形用二进制表示时候最高位为符号位 0代表正数 1代表负数. 最大值:127 0111 1111 即2的7次方减去1:…

用keras实现lstm 利用Keras下的LSTM进行情感分析

1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain.1 Brokeback mountain was beautiful…0 da vinci code was a terrible movie.0 Then again…

理解和配置Out of memory: Kill process

转自:爱开源理解 OOM killer 最近有位 VPS 客户抱怨 MySQL 无缘无故挂掉,还有位客户抱怨 VPS 经常死机,登陆到终端看了一下,都是常见的 Out of memory 问题.这通常是因为某时刻应用程序大量请求内存导致系统内存不足造成的,这通常会触发 Linux 内核里的 Out of Memory (OOM) killer,OOM killer 会杀掉某个进程以腾出内存留给系统用,不致于让系统立刻崩溃.如果检查相关的日志文件(/var/log/messages)就会看到下面…

[译]理解 Windows UI 动画引擎

本文译自 Nick Waggoner 的 "Understand what’s possible with the Windows UI Animation Engine",已获原作者授权进行翻译.更多有关 Windows UI.UWP 开发的文章,欢迎访问我的博客源站:http://validvoid.net/ 2015 年 11 月,视觉层 (Visual Layer)作为 Windows.UI.Composition 命名空间中的一系列新 API 被引入.这些新 API 标志着开…

LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看

摘自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好见原文长短时记忆网络的思路比较简单.原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感.那么,假如我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,那么问题不就解决了么?如下图所示: 新增加的状态c,称为单元状态(cell state).我们把上图按照时间维度展开: 上图仅仅是一个示意图,我们可以看出,在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输入值.上一时刻LSTM的输出值.…

Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks

LSTM’s in Pytorch Example: An LSTM for Part-of-Speech Tagging Exercise: Augmenting the LSTM part-of-speech tagger with character-level features Sequence models are central to NLP: they are models where there is some sort of dependence through time be…

[译] 理解数组在 PHP 内部的实现（给PHP开发者的PHP源码-第四部分）

文章来自:http://www.hoohack.me/2016/02/15/understanding-phps-internal-array-implementation-ch 原文:https://nikic.github.io/2012/03/28/Understanding-PHPs-internal-array-implementation.html 欢迎来到"给PHP开发者的PHP源码"系列的第四部分,这一部分我们会谈论PHP数组在内部是如何表示和在代码库里使用的. 为了防…

[译] 理解PHP内部函数的定义（给PHP开发者的PHP源码-第二部分）

文章来自:http://www.hoohack.me/2016/02/10/understanding-phps-internal-function-definitions-ch 原文:https://nikic.github.io/2012/03/16/Understanding-PHPs-internal-function-definitions.html 欢迎来到"给PHP开发者的PHP源码"系列的第二部分. 在上一篇中,ircmaxell说明了你可以在哪里找到PHP的源码,它的…

[译]理解Windows消息循环

出处:http://www.cnblogs.com/zxjay/archive/2009/06/27/1512372.html 理解消息循环和整个消息传送机制对Windows编程来说非常重要.如果对消息处理的整个过程不了解,在windows编程中会遇到很多令人困惑的地方. 什么是消息(Message)每个消息是一个整型数值,如果查看头文件(查看头文件了解API是一个非常好的习惯和普遍的做法)可以发现如下一些宏定义: #define WM_INITDIALOG …

[NodeJs系列][译]理解NodeJs中的Event Loop、Timers以及process.nextTick()

译者注: 为什么要翻译?其实在翻译这篇文章前,笔者有Google了一下中文翻译,看的不是很明白,所以才有自己翻译的打算,当然能力有限,文中或有错漏,欢迎指正. 文末会有几个小问题,大家不妨一起思考一下欢迎关注微信公众号:前端情报局-NodeJs系列什么是Event loop? 尽管JavaScript是单线程的,通过Event Loop使得NodeJs能够尽可能的通过卸载I/O操作到系统内核,来实现非阻塞I/O的功能. 由于大部分现代系统内核都是多线程的,因此他们可以在后台执行多个操作.当这…

[译]理解 SwiftUI 里的属性装饰器@State, @Binding, @ObservedObject, @EnvironmentObject

原文地址:https://mecid.github.io/2019/06/12/understanding-property-wrappers-in-swiftui/ @States 通过使用 @State 修饰器我们可以关联出 View 的状态. SwiftUI 将会把使用过 @State 修饰器的属性存储到一个特殊的内存区域,并且这个区域和 View struct 是隔离的. 当 @State 装饰过的属性发生了变化,SwiftUI 会根据新的属性值重新创建视图 struct Product…

理解Docker（5）：Docker 网络

本系列文章将介绍 Docker的相关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 1. Docker 网络概况用一张图来说明 Docker 网络的基本概况: 2. 四种单节点网络模式 2.1 bridge 模式 Docker 容器默认使用 bridge 模式的网络.其特点…

Neutron 理解 (9): OpenStack 是如何实现 Neutron 网络和 Nova虚机防火墙的 [How Nova Implements Security Group and How Neutron Implements Virtual Firewall]

深入理解OkHttp源码（三）——网络操作

这篇博客侧重于了解OkHttp的网络部分,包括Socket的创建.连接,连接池等要点.OkHttp对Socket的流操作使用了Okio进行了封装,本篇博客不做介绍,想了解的朋友可以参考拆轮子系列:拆Okio. OkHttp中关于网络的几个概念下面的主要翻译自OkHttp的官方文档,查看原文. URL URLs(比如https://github.com/square/okhttp)是HTTP和网络的基础,不止指定了Web上的资源,还指定了如何获取该资源. Address Address(比如gi…

元类理解与元类编程《Python3网络爬虫开发》中第九章代理的使用代码Crawler中代码的理解

__new__与__init__的理解 __new__()方法是在创建实例之前被调用的,它的作用是创建一个实例,然后返回该实例对象,它是一个静态方法. __init__() 当实例被创建完成之后被调用的,然后设置对象属性的一些初始值,是一个实例方法. 也即:__new__先被调用,__init__后被调用,__new__方法中的返回值将实例传递给__init__方法中的第一个参数.然后__init__给这个实例设置一些初始参数. 注意: 1.继承自object的新式类才有__new__ 2.__…

python3 系统监控脚本（CPU，memory，网络，disk等）

#!/usr/bin/env python3 #create at 2018-11-30 'this is a system monitor scripts' __author__="yjt" import os import time import sys import datetime import socket #用于获取主机名 import psutil #用于获取CPU等信息(该模块属于第三方模块,需要安装:或者安装anaconda3,anaconda3默认已经安装好改模块)…

【翻译】理解 LSTM 及其图示

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…

[深度学习]理解RNN, GRU, LSTM 网络

Recurrent Neural Networks(RNN) 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推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

理解LSTM

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…

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