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RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention、Teacher forcing、Skip thought模型总结

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

3. RNN神经网络-LSTM模型结构

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列…

RNN以及LSTM的介绍和公式梳理

前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST…

RNN、LSTM、Char-RNN 学习系列（一）

RNN.LSTM.Char-RNN 学习系列(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouw  2016-3-15 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/swje/p/5279349.html 作者是深度学习的初学者,经由导师指导,稍微学习了解了一下RNN.LSTM的网络模型及求导,打算在这里分享一下,欢迎各种交流. 2016-03-15看到的…

机器学习- RNN以及LSTM的原理分析

概述 RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关.LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思想跟RNN是一样的,但是它透过一下方法避免了一些RNN的缺点.那么下面就逐步的解析一下RNN和LSTM的结构,然后分析一下它们的原理吧. RNN解析 要理解RNN,咱们得先来看一下…

RNN and LSTM saliency Predection Scene Label

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l…

RNN 与 LSTM 的应用

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST…

Naive RNN vs LSTM vs GRU

0 Recurrent Neural Network 1 Naive RNN 2 LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作,Naive RNN为乘法,LSTM为加法,因此LSTM能记得更久些. 3 GRU 4 为什么LSTM这么设计? 标准形式的LSTM能工作得很好:输入门与遗忘门联动(类似GRU)以及没有peephole也能工作得很好. 输出激活函数.遗忘门很重要.…

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…

RNN和LSTM

一.RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据. 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物.现象等随时间的变化状态或程度.即数据之间有联系. RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层):2,共享参数 其结构如上图所示,数据为顺序处理,在处理长序列数据时,极易导致梯度消失问题. 二.LSTM LSTM为长短期记忆,是一种变种的RNN,在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被…