LSTM入门学习 摘自:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图: 看到网络结构图好像很复杂的样子,其实不然,LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已,这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法.为了简单起见,下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM,省得看见LSTM网络结构图就头晕. (1)RNN回顾 先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为: 其中U.W是网络模型的参数,f(.)表示激活函数…

目录 炙手可热的LSTM 引言 RNN的问题 恐怖的指数函数 梯度消失* 解决方案 LSTM 设计初衷 LSTM原理 门限控制* LSTM 的 BPTT 参考文献: 炙手可热的LSTM 引言 上一讲说到RNN. RNN可说是目前处理时间序列的大杀器,相比于传统的时间序列算法,使用起来更方便,不需要太多的前提假设,也不需太多的参数调节,更重要的是有学习能力,因此是一种'智能'算法.前面也说到, 不只时间序列,在很多领域,特别是涉及序列数据的,RNN的表现总是那么的'抢眼'.不过,在这抢眼的过程中,…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权…

http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stanford的Li Fei-Fei的博士生.文章介绍了RNN和LSTM,同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果.)以及Understanding LSTM Networks(by Chris Olah)的阅读笔记.网上有很多翻译的版本:<递归神经网络不可…

[RNN以及LSTM的介绍和公式梳理]http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 [知乎 对比 rnn  lstm  简单代码] https://www.zhihu.com/question/37082800 [原码]https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086 [神经网络介绍 sigmoid,relu 区别]https://zhuanlan.zhihu.com/p…

JuergenSchmidhuber 是瑞士的一位牛人,主要贡献是rnn, lstm. google的deep mind新作,Human-level control through deep reinforcement learning一文出来,这位大神表达了不满.原因就是文章中提到说他们是第一次实现了rnn的强化学习什么什么的吧.而这位牛人其实早前的工作实现过的.看了一下,觉得这个争论真是google太过于自大了,其实自从看到google的不少文章错误百出,很多地方前后写的不一致,然后今年竟然…

记录一下对RNN,LSTM,GRU基本原理(正向过程以及简单的反向过程)的个人理解 RNN Recurrent Neural Networks,循环神经网络 (注意区别于recursive neural network,递归神经网络) 为了解决DNN存在着无法对时间序列上的变化进行建模的问题(如自然语言处理.语音识别.手写体识别),出现的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN. RNN结构 第tt层神经元的输入,除了其自身的输入xtxt,还包括上一层神经元的隐含层输出st−1st−1每一层的参…

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能…

#RNN 循环神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(1) # set random seed # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # hyperparameters lr = 0.001 # learning rate t…