欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker…

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU…

LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 一.RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题.对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping),即当梯度向量大于某个阈值,缩放梯度向量.但对于梯度消失是很难解决的.所谓的梯度消失或…

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…

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的…

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法 上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect…

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2…

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88) 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 项目github地址:https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras (应比赛组委会要求,Github暂时关闭,比赛结束后公开,主要代码都在下方) 大赛简介 为响应国家健康中国战略,推送健康医疗和大数据的融合发展的政策,…