from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WA

待翻译 https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia

Ref: http://blog.csdn.net/mebiuw/article/details/60780813 Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767 [Nice] Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/tensorflow-rnn-api-2bb31821b185 [Nice] Code Analysis Download and pre-preprocess

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果

对一张图片实现rnn操作,主要是通过先得到一个整体,然后进行切分,得到的最后input结果输出*_w[‘out’] + _b['out']  = 最终输出结果 第一步: 数据载入 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplo

tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(). 我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs, #输入序列. sequence_length=None

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长

原文地址: https://www.jianshu.com/p/1b1ea45fab47 yanghedada ----------------------------------------------------------------------------------- static_rnn和dynamic_rnn 1:     static_rnn x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input]) x1 = tf.un

目标:介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案. TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一的格式来存储数据(TFRecord).TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的. tf.train.Example的定义:

  通过bazel学习之后,大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件. 下面是一篇不错的介绍,搬砖here. 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后,打算学习下现在热门的TensorFlow的实现,毕竟系统这块和自己关系较大.本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的源码.最重要的是了解其构建工具bazel以及脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.这里假设大家对bazel及swig以及有所了解(不了解的可以google下).要看代码首先要知道代码怎么构建,

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

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

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网络的神经元相比, LSTM神经元多了一个遗忘门. LSTM神经元的输出除了与当前输入有关外, 还与自

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess=tf.Session(config=config) mnist = input_data.re

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco

cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了,目前博主也使用它进行了一个图像分类问题,基于kaggle里面的food-101进行的图像识别,识别率有点感人,基于数据集的关系,大致来说还可行.下面我就继续学习rnn神经网络. rnn神经网络(递归/循环神经网络)模式如下: 我们在处理文字等问题的时候,我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理.例如:我们有一段话,我们将其分词,得到t个数据,我们分别将每一个词传入到x0,x1....xt里面,当x0传入后,会得到一个结果h0,同时

1.为什么还会有RNN? CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了 2.什么是RNN? RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/88980975 --------------------------------------------------------------------------------------------- tensorflow中提供了rnn接口有两种,一种是静态的rnn,一种是动态的rnn 通常用法: 1.静态接口:static_rnn 主要使用 tf.contrib.rnn x =