干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network,长短时记忆网络.它其实是属于RNN的一种变种,可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的. 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失,即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小,让RNN失去了对较远时刻的感知能力. ∂E∂W=∑t∂Et∂W=∑tk=0∂Et∂nett∂nett∂st(∏tj=k+1∂st∂sk)∂sk∂W 解决思路 RNN梯度消失不应该是由我们学习怎么去避免,而

原文链接:http://www.atyun.com/16821.html 扩展阅读: https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/  is a really good tutorial of time series forecasting using LSTM. 长短期记忆网络,通常称为“LSTM”(Long Short Term Mem

今天终于弄明白,TensorFlow和Keras中LSTM神经网络的输入输出层到底应该怎么设置和连接了.写个备忘. https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting/ Stacked LSTM Multiple hidden LSTM layers can be stacked one on top of another in what is referred to

#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

转自:https://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM递归神经网络RNN长短期记忆   摘要:根据深度学习三大牛的介绍,LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效.本文由UCSD研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写,用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识,并介绍长短期记忆(LSTM)模型. [编者按]使用前馈卷积神经网络(convnets)来解决计算机视觉问题,是深度学习最广为人知的成果,但少数公众的注

最近看了不少关于写诗的博客,在前人的基础上做了一些小的改动,因比较喜欢一次输入很长的开头句,所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句,写五言和七言诗,当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的. 在输入做了些改动,去除误输入的标点符号,例如输入下面词句: 怒发冲冠,凭栏处,潇潇雨歇.抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈. 机器人写出如下: 怒漠多无度袍小,巡管山明恰见偷. 发杵共鸿莼散暮,家山曾住上阳台. 冲钩麻衣隐步障,楼舟复别赤轮楼. 冠盘一线倾中令,音信长思两足阴. 凭栏十字送月沈,莫待长筵韦与兵

  0设计概述 RNN梯度爆炸和消失比较严重,RNN隐层只有一个状态h记录短期记忆,增加一个长期记忆状态c似乎就可以解决问题.

LSTM图和词向量输入分析

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) lr = 0.001 train_iters = 10000 batch_size = 128 display_step = 10 n_inputs = 28 n_steps

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入

ANNdotNET简介 是一个在.net平台上进行深度学习的开源项目.NET Framework和.NET Core).该项目位于http://github.com/bhrnjica/anndotnet,更多信息请访问https://bhrnjica.net/anndotnet. 该项目有两个版本:GUI和CMD工具.该项目的主要目的是构建深度学习模型,而不因调试源代码和安装/更新丢失的包和环境而分心.用户不必担心应用程序使用的是哪个版本的ML引擎.换句话说,ANNdotNET在以下几种情况下是

[面向代码]学习 Deep Learning系列 http://blog.csdn.net/coolluyu/article/details/20214617 正则化的最小二乘法 深入浅出LSTM神经网络 http://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM和RNN 入门tutorials http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/48595243 斯坦福自然语言学习 http://

本文系qitta的文章翻译而成,由renzhe0009实现.转载请注明以上信息,谢谢合作. 本文主要讲解以recurrent neural network为主,以及使用Chainer和自然语言处理其中的encoder-decoder翻译模型. 并将英中机器翻译用代码实现. Recurrent Neural Network 最基本的recurrent neural network(RNN),像下面的图一样,最典型的是追加3层神经网络隐含层的反馈.   这是非常简单的模型,本文接下来介绍的翻译模型就

NIPS 2016论文:英特尔中国研究院在神经网络压缩算法上的最新成果 http://www.leiphone.com/news/201609/OzDFhW8CX4YWt369.html 英特尔中国研究院深度学习领域最新成果——“动态外科手术”算法 2016-09-05 11:33 转载 粉红熊熊 0条评论 雷锋网按:本文为英特尔中国研究院最新研究成果,主要介绍了一个名为“动态外科手术”算法,有效地解决了处理大型网络时重训练时间长,误剪枝率高的问题.利用该算法,我们可以轻易地将LeNet和Ale

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba

LSTM与Highway-LSTM算法实现的研究概述 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-22   声明: 1)该LSTM的学习系列是整理自网上很多大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,