Keras（五）LSTM 长短期记忆模型原理及实例

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在反向传递得到的误差的时候, 他在每一步都会乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,…

TensorFlow——LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as…

LSTM - 长短期记忆网络

循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的.传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题,在循环神经网络中,通过循环可以解决没有记忆的问题,如下图: 看到这里,你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆.我们把这个图展开: 可以看出,我们输入 $X_0$ 后,首先警告训练,得到输出 $h_0$,同时会把这个输出传递给下一…

Long-Short Memory Network(LSTM长短期记忆网络)

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…

LSTM长短期记忆神经网络模型简介

LSTM网络也是一种时间递归神经网络,解决RNN的长期依赖关系. RNN模型在训练时会遇到梯度消失或者爆炸的问题,训练时计算和反向传播,梯度倾向于在每一时刻递增或递减,梯度发散到无穷大或者0.....没看懂吧... LSTM有输入向量,输出向量,状态,闸门等. 有了闸门机制,LSTM有长期记忆功能.…

LSTM长短期记忆网络

Long Short Term Memory networks : http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/…

deep_learning_LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集

如何预测股票分析--长短期记忆网络(LSTM)

在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network). 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成.它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的…

递归神经网络之理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）（转载）

递归神经网络人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷.比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类.目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件. 递归神经网络能够解决这一问题.这些网络中具有循环结构,能够使信息持续保存. 递归神经网络具有循环结构在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使…

理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）

转自:http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323 原文链接:Understanding LSTM Networks(译者/刘翔宇审校/赵屹华责编/周建丁原创.翻译投稿请联系:zhoujd@csdn.net,微信号:jianding_zhou) 译者介绍:刘翔宇,中通软开发工程师,关注机器学习.神经网络.模式识别. http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323 循环神经网络人类并不是每时每刻都…

关于LSTM实现长短期记忆功能问题

2019-09-07 22:01:45 问题描述:LSTM是如何实现长短期记忆功能的? 问题求解: 与传统的循环神经网络相比,LSTM仍然是基于当前输入和之前的隐状态来计算当前的隐状态,只不过对内部的结构进行了精心的设计,加入了更新门,遗忘门和输出门这三个门和一个内部记忆单元. 在一个训练好的网络中,当输入的序列中没有重要的信息时,LSTM的遗忘门的数值接近于1,更新门的数据接近于0,此时过去的记忆会被保存,从而实现了长期的记忆功能:当输入的序列中出现了重要的信息时,LSTM应该把其存入记忆时,…

基于 Keras 的 LSTM 时间序列分析——以苹果股价预测为例

简介时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.预测未来股价走势是一个再好不过的例子了.在本文中,我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析.我们将根据过去5年的股价预测苹果公司之后的股价. 数据集我们将使用从2013年1月1日到2017年12月31日的苹果股票价格作为训练集,2018年1月的价格作为测试集.所以,为了评估算法的效果,也要下载2018年1月的实际股票价格. 打开包含五年数据的苹果股票价格的训练文件后可以看到如下几列:“…

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

目录基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测问题描述长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法基于时间步的 LSTM 网络回归在批量训练之间保持 LSTM 的记忆在批量训练中堆叠 LSTM 网络总结扩展阅读本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型…

java多线程系列(五)---synchronized ReentrantLock volatile Atomic 原理分析

java多线程系列(五)---synchronized ReentrantLock volatile Atomic 原理分析前言:如有不正确的地方,还望指正. 目录认识cpu.核心与线程 java多线程系列(一)之java多线程技能 java多线程系列(二)之对象变量的并发访问 java多线程系列(三)之等待通知机制 java多线程系列(四)之ReentrantLock的使用 Synchronized 原理 synchronized关键字是通过字节码指令来实现的 synchronized关键…

LSTMs 长短期记忆网络系列

RNN的长期依赖问题什么是长期依赖? 长期依赖是指当前系统的状态,可能受很长时间之前系统状态的影响,是RNN中无法解决的一个问题. 如果从(1) “ 这块冰糖味道真?”来预测下一个词,是很容易得出“ 甜 ”结果的.但是如果有这么一句话,(2)“ 他吃了一口菜,被辣的流出了眼泪,满脸通红.旁边的人赶紧给他倒了一杯凉水,他咕咚咕咚喝了两口,才逐渐恢复正常.他气愤地说道:这个菜味道真? ”,让你从这句话来预测下一个词,确实很难预测的.因为出现了长期依赖,预测结果要依赖于很长时间之前的信息. RNN的…

[NLP] TextCNN模型原理和实现

1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN. 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7…

应用层级时空记忆模型（HTM）实现对实时异常流时序数据检测

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red…

五种I/O模型的学习

来自 http://www.52im.net/thread-1935-1-1.html 4.互联网服务端处理网络请求的原理首先看看一个典型互联网服务端处理网络请求的典型过程:<ignore_js_op> 由上图可以看到,主要处理步骤包括: 1)获取请求数据,客户端与服务器建立连接发出请求,服务器接受请求(1-3): 2)构建响应,当服务器接收完请求,并在用户空间处理客户端的请求,直到构建响应完成(4): 3)返回数据,服务器将已构建好的响应再通过内核空间的网络 I/O 发还给客户端(5-…

word2vec模型原理与实现

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q…

转:Windows Socket五种I/O模型

原文转自: Windows Socket五种I/O模型 Winsock 的I/O操作: 1. 两种I/O模式阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大.为了解决这个问题,提出了进行I/O操作的一些I/O模型,下面介绍最常见的三种…

【转】Select模型原理

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,…

图像切割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简单介绍

图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连…

Select模型原理

Select模型原理利用select函数,推断套接字上是否存在数据,或者是否能向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入堵塞状态. select參数和返回值意义例如以下: int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds…

Windows Socket五种I/O模型

转载:http://www.cnblogs.com/tianzhiliang/archive/2010/08/31/1813637.html 如果你想在Windows平台上构建服务器应用,那么I/O模型是你必须考虑的.Windows操作系统提供了选择(Select).异步选择(WSAAsyncSelect).事件选择(WSAEventSelect).重叠I/O(Overlapped I/O)和完成端口(Completion Port)共五种I/O模型.每一种模型均适用于一种特定的应用场景.程序员…

切割图像（五）主动轮廓模型Snake简要模型

切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来…

asp.net请求响应模型原理随记回顾

asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析…