理解LSTM

[译] 理解 LSTM 网络

原文链接:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375 Recurrent Neural Networks 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…

[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络

本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 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…

（译）理解 LSTM 网络（Understanding LSTM Networks by colah）

@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水…

RNN（1） ------ “理解LSTM”（转载）

原文链接:http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 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…

[转] 理解 LSTM 网络

[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 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…

技能｜三次简化一张图：一招理解LSTM/GRU门控机制

作者 | 张皓引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re…

『cs231n』RNN之理解LSTM网络

概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需. 本篇原文链接 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理按照老师的说法,LST…

【翻译】理解 LSTM 网络

目录理解 LSTM 网络递归神经网络长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法逐步解析 LSTM 的流程长短期记忆的变种结论鸣谢本文翻译自 Christopher Olah 的博文 Understanding LSTM Networks,原文以图文并茂的形式,深入浅出地为初学者介绍了 LSTM 网络. [翻译]理解 LSTM 及其图示或许可以进一步帮助理解. 理解 LSTM 网络 Understanding LSTM Networks 递归神经网络 Recurrent…

【翻译】理解 LSTM 及其图示

目录理解 LSTM 及其图示本文翻译自 Shi Yan 的博文 Understanding LSTM and its diagrams,原文阐释了作者对 Christopher Olah 博文 Understanding LSTM Networks 更加通俗的理解. Understanding LSTM Networks 中译:[翻译]理解 LSTM 网络理解 LSTM 及其图示我不擅长解释 LSTM,写下这段文字是为了我个人记忆方便.我认为 Christopher Olah 的那篇博文…

如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂（转载）

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它…

通过keras例子理解LSTM 循环神经网络(RNN)

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…

本文基于Understanding-LSTMs进行概括整理,对LSTM进行一个简单的介绍什么是LSTM LSTM(Long Short Term Memory networks)可以解决传统RNN的长期依赖(long-term dependencies)问题.它对传统RNN的隐层进行了结构上的改进. LSTM的内部结构这是传统的RNN的结构,内部有一个tanh层 LSTM和传统RNN结构类似,然而内部结构却有所不同图中所示的水平线就是LSTM中的状态信息,可以把这个理解为记忆(memory…

理解 LSTM 网络

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…

Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制

导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

Deep Learning基础--理解LSTM网络

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的.比如说你在阅读这篇文章时,你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字,而不是每读到一个文字时,都抛弃掉前面的思考,从头开始.你的记忆是有持久性的. 传统的神经网络并不能如此,这似乎是一个主要的缺点.例如,假设你在看一场电影,你想对电影里的每一个场景进行分类.传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)解决了这个问题.这种神经网络带有环,可以将信息…

理解LSTM/RNN中的Attention机制

转自:http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! 导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加…

机器学习：深入理解 LSTM 网络 (一)

Recurrent Neural Network Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注,与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同,LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆,从而有助于判断当前的输入, LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时,有着很大的优势. LSTM 由 Recurrent Neural Networks (RNN) 演化而来,所以在介绍LSTM之前,我们先来简单了解一下RNN. 人类的…

理解LSTM网络--Understanding LSTM Networks（翻译一篇colah's blog）

colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015. Recurrent Neural Networks 人类思维具有连贯性.当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义.即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容,体现了思维的连续性. 传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时,不能做…

对循环神经网络参数的理解|LSTM RNN Input_size Batch Sequence

在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解. 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元. 但是!!!! 网络只有一个,网络只有一个,网络只有一个, 并不是想右边那样画的.右边的图只不过是不同时刻的输入.因为每个时刻RNN会产生两个输出,一个output和一个s…

[转] 图 + 文 + 公式理解LSTM

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直…

[转] Understanding-LSTMs 理解LSTM

图文并茂,讲得极清晰. 原文:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ colah's blog Blog About Contact Understanding LSTM Networks Posted on August 27, 2015 Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As y…

『cs231n』作业3问题2选讲_通过代码理解LSTM网络

LSTM神经元行为分析 LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似. 反向传播时,通过链式法则一个变量一个变量后推比较清晰. 反向传播时注意Ct节点…

机器学习：深入理解LSTM网络 (二)

之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题,RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理, 简单来说,RNN对于太久远的信息不能有效地储存,为了解决这个问题,有人提出了LSTM的网络结构,LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的,随着后来研究者的不断改进,LSTM网络在很多问题上都有非常好的表现,并且得到广泛的关注与应用. LSTM 网络 LSTM 结构的一个优势在于可以很好的解决 "long-term dependen…

理解LSTM网络

转载自:http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/48792467…

[深度学习]理解RNN, GRU, LSTM 网络

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.…

LSTM模型与前向反向传播算法

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(…

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