TM有三个 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) 第一个dropout是x和hidden之间的dropout,第二个是hidden-hidden之间的dropout 在tensorflow里面有 第三个是层-层之间的dropout model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))model.add

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,

tacotron主要是将文本转化为语音,采用的结构为基于encoder-decoder的Seq2Seq的结构.其中还引入了注意机制(attention mechanism).在对模型的结构进行介绍之前,先对encoder-decoder架构和attention mechanism进行简单的介绍.其中纯属个人理解,如有错误,请多多包含. 1.基于encoder-decoder的seq2seq的架构   由于在机器翻译中,我们输入的句子长度不是固定的.而对于一般的模型而言,输入的特征通常是一个固定大

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

在之前的文章中谈到了文本向量化的一些基本原理和概念,本文将介绍Word2Vec的代码实现 https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11470196.html#Word2Vec Word2Vec论文地址 https://arxiv.org/abs/1301.3781 1.Embedding 与one-hot编码相比,词嵌入可以将更多的信息塞入更低的维度中 下面我们用 Keras 完成一个词嵌入的学习,Keras 的 Embedding 层的输入是一个二维整数张量,

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循环神经网络抑制非线性残差回声 摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克风之间的线性回声路径带来各种失真.虽然放大器可能会引入一个无记忆的非线性,但从扬声器通过设备外壳传递到麦克风的机械振动会引起记忆的非线性,这很难弥补.这些失真极大地限制了线性AEC算法的性能.虽然针对个别用例

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

本章主要介绍循环神经网络(recurrent neuralnetwork,RNN)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM) 一. RNN简介 1.背景 循环神经网络挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力别充分利用,并在语音识别.语言模型.机器翻译以及时序分析等方面实现了突破. 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.在全连接神经网络或卷积神经网络中,网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的节点是无连接的.考

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

论文:Chinese NER Using Lattice LSTM 论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.02023 论文作者:Yue Zhang∗and Jie Yang∗ 项目链接:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 论文翻译:转自机器之心    https://www.jiqizhixin.com/articles/ACL2018-Chinese-NER-Using-Lattice-LSTM 一.摘要 该篇论文是基于字符的

最近写的一些程序以及做的一个关于轴承故障诊断的程序 最近学习进度有些慢 而且马上假期 要去补习班 去赚下学期生活费 额.... 抓紧时间再多学习点 1.RNN递归神经网络Tensorflow实现程序 import os os.environ[' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MN

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经