本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而…

1.GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络.GRU既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题. 在LSTM中引入了三个门函数:输入门.遗忘门和输出门来控制输入值.记忆值和输出值.而在GRU模型中只有两个门:分别是更新门和重置门.具体结构如下图所示: 图中的zt和rt分别表示更新门和重置门.更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度,更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带…

1.GRU(Gated Recurrent Unit) 为了克服RNN无法远距离依赖而提出了LSTM,而GRU是LSTM的一个变体,GRU保持LSTM效果的同时,又使结构变得简单. 2.GRU结构 GRU只有两个gate,一个是reset gate,一个是update gate,update gate类似于input gate 和forget gate, 重置门用于控制忽略前一时刻的状态信息程度,重置门的值越小,说明忽略的越多 更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度,,更新门越…

看了一些LSTM的博客,都推荐看colah写的博客<Understanding LSTM Networks> 来学习LSTM,我也找来看了,写得还是比较好懂的,它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍,清晰地展示了整个流程,不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么. But! 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好!我又要开始推荐这本免费的书了:<神经网络与深度学习>.这本书第六章循环神经网络的LSTM部分,阐述了为什么要引入门控机制.LSTM的工作流程.LSTM的数学表达式…

论文:Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing 1.概述 Question answering(QA)是一个复杂的自然语言处理任务,它需要杰出的文本理解力和推理能力.自然语言处理中不部分任务都可以归结为 QA 问题.例如机器翻译(这句话翻译成法语是什么?):序列标注问题(包括词性标注.命名实体识别等):情感分类等.动态神经网络(DMN)是一个统一的神经网络框架,可以用来处理输出的问题序列,形成…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么,一种非正式的方法就是进行一次新序列采样. 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率,对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列. 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置\(a^{<0>}=0,x^{<1>}=0\)从而得到所有可能的输出结果\(\hat…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这…

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 0x00 摘要 0x01论文概要 1.1 文章信息 1.2 基本观点 1.2.1 DIN的问题 1.2.2 DIEN创新 1.3 名词解释 0x02 总体概要 2.1 模型架构 0x03 兴趣抽取层 3.1 之前工作 3.2 GRU 3.3 辅助损失 3.3.1 辅助损失 3.3.2 全局损失 3.3.3 辅助损失作用 3.4 总结 0x04 兴趣进化层 4.1 演化规律 4.2 AUG…

Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数. Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型.当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上. 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含: densenet inception_resnet_v2 inception_v3 mobilenet mobilenet_v2 nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这…

基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经…