Long short-term memory: make that short-term memory last for a long time. Paper Reference: A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning Three Types of Gate Input Gate: Controls how much of the current input \(x_t\) and the pre…

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…

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

相关讨论 http://tieba.baidu.com/p/3960350008 基于教程http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html LSTM基本原理http://tieba.baidu.com/p/3405569985 GRAVES 教程 http://www.cs.toronto.edu/~graves/preprint.pdf 因为原教程有些不太直观的地方,展开讲一下目的:根据IMDB影评网站扒取的文本,及文本对应的对电影的评分(一颗星到五颗星)作…

自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看,具有全局记忆能力,因为T时刻,递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题,T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0. 从Long-Term退化至Short-Term. 尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish,但RNN的深度过深,替换激活函数治标不治本. $\left |  \prod_{j=p+1}^{t}\frac{\partial b_{h}^{j}}{\pa…

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 这里介绍lstm写的很不错,尤其是按照不同的part进行解析,感觉很好,很清晰.…

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l…

资料收集:https://github.com/kjw0612/awesome-rnn 代码+例子+物理意义:https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/ lstm详解:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/…

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…

R2RT   Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory networks (LSTMs), it was hard to look past their complexity. I didn’t understand why they were designed the…

新手教程之:循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs) 本文翻译自:http://deeplearning4j.org/lstm.html 其他相关教程: 1. 深度神经网络简介 http://deeplearning4j.org/zh-neuralnet-overview 2. 卷积网络 http://deeplearning4j.org/zh-convolutionalnets 目录: 1. 前向传播网络…

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称…

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST…

本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法(Multi-Layer Perceptron) 与 2. 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) RNN 有一个致命的缺陷,传统的 MLP 也有这个缺陷,看这个缺陷之前,先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式: \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w…

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^{(…

DNN,CNN,RNN:1.DNN:深度神经网络,或称多层感知机.解决早期单层感知机对于复杂函数不能模拟的情况.其形式为层之间全连接.实用sig等连续性函数模拟神经对机理的响应,训练算法使用    BP. 2.问题:只是名义上的深层. a:随着层数的加深,优化函数更加容易陷入局部最优解.并且会越来越偏离 b:梯度消失情况更加严重.每传递一层,梯度衰减为原来的0.25; c:多层全连接导致参数膨胀: 当时解决方法: a:实用预训练方法缓解最优解. b:为客服梯度消失,实用relu,maxou等传输…

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN…

  1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数)  …

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,…

Highway LSTM 学习笔记 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-4-5   声明 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结…

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc…

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…

本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法,RNN 相比 CNN 来说,速度可能会慢,但可以节省更多的内存空间. 初始化 首先我们可以先初始化一些变量,如学习率.节点单元数.RNN 层数等: learning_rate = 1e- num_units = num_layer = input_size = time_step = total_steps = category_num = steps_per_validate = steps_per_test = batc…

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. 相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大,RNN训练会变得很困难. LSTM网络 LSTM网络可以学习长期依赖信息.为了解决长期依赖问题而生. 举个例子: "菜的口味嘛,其实我是经过朋友介绍决定来尝一下这里的,还不错." 标准的RNN结构: LSTM结构: 核心思想 LSTM的核心思想 LSTMs 的核心所在…

接上一篇 :AI算法综述 (一) RNN:循环神经网络 and LSTM 长短期记忆网络 LSTM就是一个RNN网络,外部的结构是一样的,主要是单元的内在结构不同.或者说LSTM是为了让RNN能够更好的处理NLP(自然语言问题)做的一些内部改造. 我推荐这篇文章理解LSTM :https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 可能会比我自己说的更好,我这里就简单说一下,不涉及太多技术细节. 我们先回顾一下基本的神经网络结构图 整体结构就是 输入层+N层隐层+输出层.…

TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入.听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散.人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同的模式,但它们基本上都是以"低分辨率"感知周围的图像,以"高分辨率"的方式集中在图像的某个区域,然后随着时间的推移…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…