rnn的的公式很简单: 对于每个时刻,输入上一个时刻的隐层s和这个时刻的文本x,然后输出这个时刻的隐层s.对于输出的隐层s 做个ws+b就是这个时刻的输出y. tf.scan(fn, elems, initializer) # scan operation def fn(st_1, xt): # recurrent function st = f(st_1, xt) return st rnn的实现: def step(hprev, x): # initializer xav_init = tf…

论文通过实现RNN来完成了文本分类. 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 15:12 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable dtype = torch.F…

一篇经典的讲解RNN的,大部分网络图都来源于此:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一层每一时刻的输入输出:https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html 带有权重标识的图:…

从图上可以看出来,decode的过程其实都是从encode的最后一个隐层开始的,如果encode输入过长的话,会丢失很多信息,所以设计了attation机制. attation机制的decode的过程和原来的最大的区别就是,它输出的不只是基于本时刻的h,而是基于本时刻的h和C的concat矩阵. 那么C是什么,C就是encode的h的联合(见最后一张图的公式),含义非常明显了,就是我在decode的时候,不但考虑我现在decode的隐层的情况,同时也考虑到encode的隐层的情况,那么关键是en…

本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层,代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法. 演示了一对一,多对一,多对多,三种不同的预测方法如何配置. 在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法,在多对多预测中使用了TimeDistributed层. 对代码的解析在代码注释中 源码地址: https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C…

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…

一.RNN 1.定义 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network).时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络.RNN一般指代时间递归神经网络. 2.recurrent neural network原理 上面的图片是一个简单的RNN结构模块.Xt表示输入数据,A表示正在处理数据,…

请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和,造成梯度消失.于是有了ReLU.ReLU负半轴是死区,造成梯度变0.于是有了LeakyReLU,PReLU.强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU.太深了,梯度传不下去,于是有了highway.干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet.强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm.在梯度流中增加噪声,于是有了 Dropout.RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM.LSTM简化…

RNN: Vanilla Neural Network :对单一固定的输入给出单一固定输出 Recurrent Neural Network:对单一固定的输入给出一系列输出(如:可边长序列),例:图片描述 对可变尺寸输入给出单一固定输出,例:语句的情感分析,对视频(时间长度可变)做决策 对可变尺寸输入给出可变尺寸输出,例:机器翻译,对视频做帧数分类 x作为输入传入RNN,RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state),整个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新,隐藏态会在下…

2019-08-29 17:17:15 问题描述:比较RNN,GRU,LSTM. 问题求解: 循环神经网络 RNN 传统的RNN是维护了一个隐变量 ht 用来保存序列信息,ht 基于 xt 和 ht-1 来计算 ht . ht = g( Wi xt + Ui ht-1 + bi ) yt = g( Wo ht + bo ) 门控循环神经网络 GRU 门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)中引入了门控机制. Update:Γu = g( Wu xt + Uu ht-1…