本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测.作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的. 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测.传统的神经网络模型并不能解决这种问题,进而开发出递归神经网络模型,递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情. 在这个例子里将预测几个函数: 正弦函数:sin 同时存在正弦函数和余弦函数:sin和cos x*sin(x) 首先,建立LSTM模型,lstm_model,这个…

在此之前,我们已经学习了前馈网络的两种结构--多层感知器和卷积神经网络,这两种结构有一个特点,就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位,比如输入是一张图片,网络识别是狗还是猫.但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入,比如预测视频中下一帧的播放内容,那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入, 也就是说网络必须拥有一定的"记忆能力".为了赋予网络这样的记忆力,一种特殊结构的神经网络--递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了.网上对于RNN的介绍多…

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长…

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

一.循环神经网络RNN RNN综述 https://juejin.im/entry/5b97e36cf265da0aa81be239 RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数?  https://blog.csdn.net/behboyhiex/article/details/80819530 LSTM该不该使用RELU? https://blog.csdn.net/xygl2009/article/details/78855795 从RNN的结构特征可以容易看出它最擅长解决与时间…

递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个.而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,"这部片非常好看" 有 7 个字,"这部片很无聊" 有 6 个字,如果我们想根据文本判断是正面评价还是负面评价,那么就需要使用支持不定长度 (即可以接收 6 个又可以接收 7 个) 输入的模型.时序性的数据数量也是不一定的,例如一个运动中的球,从某个时…

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia…

RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息.由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题.所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势.递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式.在标准的RNNs中,这种重复模块有一种非常简单的结构.     那么S(t+1) = tanh( U*X(t+1) + W*S(t)).tanh激活函数图像如下:  激活函数tanh把状态S值映射到-1和1之间. RN…