Gated Recurrent Unit (GRU) Outline                             Background                   GRU Network                   GRU vs. LSTM                   Experiment                   References Background A gated recurre…

update gate $z_t$: defines how much of the previous memory to keep around. \[z_t = \sigma ( W^z x_t+ U^z h_{t-1}  )\] reset gate $r_t$: determines how to combine the new input with the previous memory. \[r_t = \sigma(W^r x_t  + U^r h_{t-1}  )\] Cell…

GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现 RNN GRU matlab codes RNN网络考虑到了具有时间数列的样本数据,但是RNN仍存在着一些问题,比如随着时间的推移,RNN单元就失去了对很久之前信息的保存和处理的能力,而且存在着gradient vanishing问题. 所以有些特殊类型的RNN网络相继被提出,比如LSTM(long short term memory)和GRU(gated recurrent unit)(Chao,et al. 20…

导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM.CNN的速度对比. 一 .为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大.更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻…

SRU(Simple Recurrent Unit),单循环单元 src/nnet/nnet-recurrent.h 使用Tanh作为非线性单元 SRU不保留内部状态 训练时,每个训练序列以零向量开始 可以用作'以句为单位的'训练以及多流训练 nnet3/nnet3-simple-recurrent-unit.h 具体是添加了一个组件: <SRUStreams> 训练的神经网络被称为CLDNN 脚本支持平均随机梯度下降(ASGD,Asynchronous Stochastic Gradient…

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而…

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

  RNN 循环神经网络,是非线性动态系统,将序列映射到序列,主要参数有五个:[Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0][Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0],典型的结构图如下: 和普通神经网络一样,RNN有输入层输出层和隐含层,不一样的是RNN在不同的时间t会有不同的状态,其中t-1时刻隐含层的输出会作用到t时刻的隐含层. 参数意义是: WhvWhv:输入层到隐含层的权重参数,WhhWhh:隐含层到隐含层的权重参数,WohWoh:隐含层到输出层的权重参数,bhbh:隐含层的偏移量,bo…

李飞飞徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks阐述了RNN(LSTM)的各种magic之处,并提供code实现简单的词生成. 原文地址;http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ Recurrent Neural Networks sequence Vanilla Neural Networks (and also Con…