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

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN

相关讨论 http://tieba.baidu.com/p/3960350008 基于教程http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html LSTM基本原理http://tieba.baidu.com/p/3405569985 GRAVES 教程 http://www.cs.toronto.edu/~graves/preprint.pdf 因为原教程有些不太直观的地方,展开讲一下目的:根据IMDB影评网站扒取的文本,及文本对应的对电影的评分(一颗星到五颗星)作

catalogue . 引言 . LSTM NETWORKS . LSTM 的变体 . GRUs (Gated Recurrent Units) . IMPLEMENTATION GRUs 0. 引言 In this post we’ll learn about LSTM (Long Short Term Memory) networks and GRUs (Gated Recurrent Units).  LSTMs were first proposed in 1997 by Sepp Ho

selected from Theano Doc Optimizing Scan performance Minimizing Scan Usage performan as much of the computation as possible outside of Scan. This may have the effect increasing memory usage but also reduce the overhead introduce by Scan. Explicitly p

自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看,具有全局记忆能力,因为T时刻,递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题,T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0. 从Long-Term退化至Short-Term. 尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish,但RNN的深度过深,替换激活函数治标不治本. $\left |  \prod_{j=p+1}^{t}\frac{\partial b_{h}^{j}}{\pa

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解

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

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

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

本宝宝又转了一篇博文,但是真的很好懂啊: 写在前面:知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因: 上面说到,LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的.关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish,上面已经介绍的比较清楚了,本质原因就是因为矩阵高次幂导致的.下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient Vanish. 对于 LSTM,有如下公式 模仿 RNN,我们来计算 ,有 <img src="https:

                     Long Short-Term Memory (LSTM) Outline Background LSTM Network Extended LSTM LSTM vs. RNN Examples References Background Definition LSTM Network For detailed derivation: http://cs224d.stanford.edu/ Extended LSTM---GRU LSTM vs. RNN

前言: 一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络. 原文:(Caffe)LSTM层分析 入门篇:理解LSTM网络 LSTM的官方简介: http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html#id1 GitHub上的Caffe_LSTM:  https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm RNN-LSTM公式推导:http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/4

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

参考: https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/82769711 执行代码: # LSTM with Variable Length Input Sequences to One Character Output import numpy from keras.models import Sequential from keras.

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723