simpleRNN

simpleRNN 训练集为<爱丽丝梦境>英文版txt文档,目标:根据随机给出的10个字符,生成可能的后100个字符词向量空间生产 In [4]: INPUT_FILE = "./data/alice_in_wonderland.txt" In [5]: fin = open(INPUT_FILE, 'rb') ...: lines = [] ...: for line in fin: ...: line = line.strip().lower() ...: line…

为什么使用 LSTM 训练速度远大于 SimpleRNN？

今天试验 TensorFlow 2.x , Keras 的 SimpleRNN 和 LSTM,发现同样的输入.同样的超参数设置.同样的参数规模,LSTM 的训练时长竟然远少于 SimpleRNN. 模型定义: 训练参数都这样传入: 我们知道,LSTM 是修正了的 SimpleRNN(我随意想出来的词,"修正"),或者说,是在 SimpleRNN 基础之上又添加了别的措施使模型能考虑到超长序列的标记之间的依赖. 缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题. 所以,LSTM 比 SimpleRNN 是…

Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库

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…

“你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)

1. 概况 1.1 任务口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(…

（六） Keras 模型保存和RNN简单应用

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 RNN用于图像识别并不是很好模型保存(结构和参数) 1 需要安装h5py pip install h5py 2在代码最后一行 model.save('model.h5') 即可在当前目录保存HDF5文件模型载入 1开头导入包 from keras.models import load_model 2导入模型 mod…

使用Keras搭建cnn+rnn， BRNN，DRNN等模型

Keras api 提前知道: BatchNormalization, 用来加快每次迭代中的训练速度 Normalize the activations of the previous layer at each batch, i.e. applies a transformation that maintains the mean activation close to 0 and the activation standard deviation close to 1. TimeDistri…

Deep learning with Python 学习笔记（11）

总结机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

Word Embedding/RNN/LSTM

Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,比如,对于这样的"A B A C B F G"的一个序列,也许我们最后能得到:A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]. 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了方便计算,比如"求单词A的同义词",就可以通过"求与单词A在cos距离下最相似的向量"来做到. 那么如何进行词嵌入呢?目前主要有三种算法: Embedding…

Keras学习笔记(完结)

使用Keras中文文档学习基本概念 Keras的核心数据结构是模型,也就是一种组织网络层的方式,最主要的是序贯模型(Sequential).创建好一个模型后就可以用add()向里面添加层.模型搭建完毕后需要使用complie()来编译模型,之后就可以开始训练和预测了(类似于sklearn). Sequential其实是模型的一种特殊情况,单输入单输出,层与层之间只有相邻关系.而通用的模型被称为函数式模型(function model API),支持多输入多输出,层与层之间可以任意相连. Ker…

Keras 中 TimeDistributed 和 TimeDistributedDense 理解

From the offical code: class TimeDistributed(Wrapper): """This wrapper applies a layer to every temporal slice of an input. The input should be at least 3D, and the dimension of index one will be considered to be the temporal dimension. Con…

Keras下的文本情感分析简介。与MLP,RNN,LSTM模型下的文本情感测试

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url…

TensorFlow.js之安装与核心概念

TensorFlow.js是通过WebGL加速.基于浏览器的机器学习js框架.通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习.运行现有的模型或者重新训练现有的模型. 一.安装有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js.一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装. (1)通过script标签,如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <met…

Deep learning with Python 学习笔记（6）

本节介绍循环神经网络及其优化循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

keras搭建密集连接网络/卷积网络/循环网络

输入模式与网络架构间的对应关系: 向量数据:密集连接网络(Dense层) 图像数据:二维卷积神经网络声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络.如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络视频数据:三维卷积神经网络(如果需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+循环神经网络或一…

2.keras实现-->深度学习用于文本和序列

1.将文本数据预处理为有用的数据表示将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神…

RNN实现字符级语言模型 - 恐龙岛(自己写RNN前向后向版本+keras版本)

问题描述:样本为所有恐龙名字,为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名称模式,并随机生成新的名字. 在这里你将学习到: 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理. 如何合成数据,通过每次采样预测,并将其传递给下一个rnn单元. 如何构建字符级文本生成循环神经网络. 为什么梯度修剪很重要? import numpy as np import random import time import cllm_utils 1 - 问题描述 1.1 - 数据集与预处理 # 获取名称 dat…

Tensoflw.js - 02 - 模型与内存管理（易懂）

Tensoflw.js - 02 - 模型与内存管理(易懂) 参考 W3Cschool 文档:https://www.w3cschool.cn/tensorflowjs/ 本文主要翻译一些英文注释,添加通俗的注释,记录新手使用遇到的小问题,去除不必要的部分,帮助新手快速入门上一篇介绍了,Tensorflow.js 的安装,张量与变量的表示方法.创建和输出 Tensoflw.js - 01 - 安装与入门(中文注释) 本篇介绍模型与内存管理 Tensorflow.js 模型: 1.在 Tenso…

keras—多层感知器MLP—IMDb情感分析

import urllib.request import os import tarfile from keras.datasets import imdb from keras.preprocessing import sequence from keras.preprocessing.text import Tokenizer import re def rm_tags(text): re_tag=re.compile(r'<[^>]+>') return re_tag.sub(''…

RNN & LSTM & GRU 的原理与区别

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…

【机器学习笔记】循环神经网络RNN

1. 从一个栗子开始 - Slot Filling 比如在一个订票系统上,我们的输入 "Arrive Taipei on November 2nd" 这样一个序列,我们设置几个槽位(Slot),希望算法能够将关键词'Taipei'放入目的地(Destination)槽位, 将November和2nd放入到达时间(Time of Arrival)槽位,将Arrive和on放入其他(Other)槽位,实现对输入序列的一个归类,以便后续提取相应信息. 用前馈神经网络(Feedforward…

LSTM梳理，理解，和keras实现（一）

注:本文主要是在http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 这篇文章的基础上理解写成,姑且也可以称作 The understanding of understanding LSTM network. 感谢此篇作者的无私分享和通俗精确的讲解. 一. RNN 说到LSTM,无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN.在这一部分,我的目标只是理解“循环神经网络”中的‘循环’二字,不打算扔出任何公式,顺便一提曾经困惑过我的keras中…

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

1. RNN循环神经网络 1.1 结构循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络.RNN的主要用途是处理和预测序列数据.全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,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. 图 11 RNN-rolled 如图 11所示是一个典型的循环神经网络.对于循环神经网络,一个非常重要的概念就是时刻.循环神经网…

Keras 文档阅读笔记（不定期更新）

目录 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 模型 Sequential 模型方法 Model 类(函数式 API) 方法层关于 Keras 网络层核心层卷积层池化层循环层融合层高级激活层其他层损失函数评估标准优化器激活函数正则化约束 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 本文是 Keras 2.2.4 文档的阅读笔记,旨在以自顶向下的角度建立起对 Keras 主要模块的认识,同时方便记忆. 内容将不定期更新补充. 模型 Sequential 模型方法 compi…

RNNCell使用

目录 Recap input dim, hidden dim SimpleRNNCell Single layer RNN Cell Multi-Layers RNN RNN Layer Recap input dim, hidden dim from tensorflow.keras import layers # $xw_{xh} + hw_{nn}$,3次 cell = layers.SimpleRNNCell(3) cell.build(input_shape=(None, 4)) ce…

RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集

目录 Sentiment Analysis Two approaches Single layer Multi-layers Sentiment Analysis Two approaches SimpleRNNCell single layer multi-layers RNNCell Single layer import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tenso…

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