http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 http://blog.csdn.net/hongmaodaxia/article/details/41809341…

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) 通常叫做 "LSTM",由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,一个LSTM Cell图示如下: 现在,我们先来定义一下用到的符号: 在网络结构图中,每条线都传递着一个向量.其中上面一条直线表示LSTM的状态向量的传递:下面一条直线表示…

tensorflow 中文文档: http://www.tensorfly.cn http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ tensorflow 实用例子 https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 神经网络及深度学习了解 入门了解 http://neuralnetworksanddeeplearning.com BP推导 http://neuralnetworksandde…

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}…

http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/45390671 前段时间看了一些关于LSTM方面的论文,一直准备记录一下学习过程的,因为其他事儿,一直拖到了现在,记忆又快模糊了.现在赶紧补上,本文的组织安排是这样的:先介绍rnn的BPTT所存在的问题,然后介绍最初的LSTM结构,在介绍加了遗忘控制门的,然后是加了peephole connections结构的LSTM,都是按照真实提出的时间顺序来写的.本文相当于把各个论文核心部分简要汇集一下而做的…

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章…

深蓝 nlp 180429这个有详细的讲解…

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…

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo…