一.LSTM(长短期记忆网络) LSTM是一种特殊的RNN类型,一般的RNN结构如下图所示,是一种将以往学习的结果应用到当前学习的模型,但是这种一般的RNN存在着许多的弊端.举个例子,如果我们要预测“the clouds are in the sky”的最后一个单词,因为只在这一个句子的语境中进行预测,那么将很容易地预测出是这个单词是sky.在这样的场景中,相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的,RNN 可以学会使用先前的信息.   标准的RNN结构中只有一个神经元,一个tanh层进行重复

循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络.之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},\))的神经网络. 应用场景 一些要求处理序列输入的任务,例如: 语音识别(speech recognition) 时间序列预测(time series prediction) 机器翻译(mac

http://www.sohu.com/a/259957763_610300此篇文章绕开了数学公式,对LSTM与GRU采用图文并茂的方式进行说明,尤其是里面的动图,让人一目了然.https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764此篇文章对代码部分给予了充分说明.LSTM的详细推倒http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/46724699,此便文章估计是展式中文推导过程最详细的吧. 在RNN训练期间,信息不断地

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

LSTM和GRU LSTM 忽略偏置: \[\begin{align} i_t&=\sigma(x_t\cdot W_i+h_{t-1}\cdot U_i)\\ f_t&=\sigma(x_t\cdot W_f+h_{t-1}\cdot U_f)\\ o_t&=\sigma(x_t\cdot W_o+h_{t-1}\cdot U_o)\\ \widetilde{C}_t&=tanh(x_t\cdot W_c+h_{t-1}\cdot U_c)\\ C_t&=f\cd

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

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

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.

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

测试环境:linux,8cpu核,8G内存 优化后的模型比较 模型                         速度/eps          准确率 NN                            294259            90.21% LSTM                       108461             96.16% 双向LSTM                 63074              97.72% 双向GRU         

RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x),其中g是激活函数,相比于一般神经网络,RNN需要考虑之前序列的信息,因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏,h=g(w*x+w'*h'),其中h'是上一次计算的隐层,可见信息传递是通过隐层完成的. LSTM 有上面普通RNN可以知道,每个状态下的RNN输入实际有两个,上一个隐藏h'以及当前输入x.RNN有个问题是对序列中的各个状态都是等同对待的,如果某个状态很重要,是无法长期影响后面的输出的.LSTM为了解决这个问题提出了类

循环神经网络的简单实现: import tensorflow as tf x=[1,2] state=[0.0,0.0] w_cell_state=np.array([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) w_cell_input=np.array([0.5,0.6]) b_cell=np.array([0.1,-0.1]) w_output=np.array([1.0,2.0]) b_output=0.1 for i in range(len(x)): before_a=np.dot(s

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一.Recurrent Neural Network 二.Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失/爆炸的问题. 三.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. 记\(\delta_c^t=\frac{\partial L}{\partial c^t}=\frac{\partia

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas

1.tf.nn.dynamic_rnn()函数 参考:http://www.360doc.com/content/17/0321/10/10408243_638692495.shtml 参考:https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/60963053 参考:https://blog.csdn.net/u010223750/article/details/71079036 在用rnn处理长文本时,使用dynamic_rnn()可以跳过padd

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:

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

循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络,因而常用于序列建模.本篇先总结 RNN 的基本概念,以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题,再引出 RNN 的两个主流变种 -- LSTM 和 GRU. Vanilla RNN Vanilla RNN 的主体结构: 上图中 \(\bf{X, h, y}\) 都是向量,公式如下: \[ % <![CDATA[ \begin{align} \textbf{h}_{t} &= f_{\

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型. 本文分享自华为云社区<espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例>,作者: 可爱又积极 . NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构. 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入

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