dropout 是 regularization 方法,在rnn中使用方法不同于cnn 对于rnn的部分不进行dropout,也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时,这个中间不进行memory的dropout:仅在同一个t时刻中,多层cell之间传递信息的时候进行dropout. if is_training and config.keep_prob < 1: lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_kee

一.变量定义 此文是我学习BFTT算法的笔记,参考了雷明<机器学习与应用>中的BFTT算法推导,将该本书若干个推导串联起来,下列所有公式都是结合书和资料,手动在PPT上码的,很费时间,但是也加深了自己的理解. 二.几个预备知识 (1) 乘法⊙为向量对应元素相乘 (2) 复合函数求导: a.  假设有函数,假设有f(y),如果把x看成常数,y看成W的函数,则有: b.  如果将将W看成常数,y将看成x的函数,则有:     c. 如果有向量到向量的映射: 对于函数 f(y), 有 三.完整的算法

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

1.导入依赖包,初始化一些常量 import collections import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA = "./data/ptb.train.txt" # 训练数据路径 TEST_DATA = "./data/ptb.test.txt" # 测试数据路径 EVAL_DATA = "./data/ptb.valid.txt" # 验证数据路径 HIDDEN_SIZE = 3

一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环

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 NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L

看了一些LSTM的博客,都推荐看colah写的博客<Understanding LSTM Networks> 来学习LSTM,我也找来看了,写得还是比较好懂的,它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍,清晰地展示了整个流程,不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么. But! 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好!我又要开始推荐这本免费的书了:<神经网络与深度学习>.这本书第六章循环神经网络的LSTM部分,阐述了为什么要引入门控机制.LSTM的工作流程.LSTM的数学表达式

为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入.输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好的方式:2)全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的,当需要用到序列之前时刻的信息时,全连接神经网络无法办到,一个序列的不同位置之间无法共享特征.而循环神经网络(Recurrent Neural Networ

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

一.前言 1.1 诞生原因 在普通的前馈神经网络(如多层感知机MLP,卷积神经网络CNN)中,每次的输入都是独立的,即网络的输出依赖且仅依赖于当前输入,与过去一段时间内网络的输出无关.但是在现实生活中,许多系统的输出不仅依赖于当前输入,还与过去一段时间内系统的输出有关,即需要网络保留一定的记忆功能,这就给前馈神经网络提出了巨大的挑战.除此之外,前馈神经网络难以处理时序数据,比如视频.语音等,因为时序数据的序列长度一般是不固定的,而前馈神经网络要求输入.输出的维度都是固定的,不能任意改变.出于这两

循环神经网络的简单实现: import tensorflow as tf x=[1,2] state=[0.0,0.0] w_cell_state=np.array([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) w_cell_input=np.array([0.5,0.6]) b_cell=np.array([0.1,-0.1]) w_output=np.array([1.0,2.0]) b_output=0.1 for i in range(len(x)): before_a=np.dot(s

门控循环单元(GRU) 循环神经网络中的梯度计算方法.当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题.通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系. 门控循环神经网络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系.它通过可以学习的门来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gated recurrent un

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某

循环神经网络 本节介绍循环神经网络,下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型.我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符.循环神经网络引入一个隐藏变量HHH,用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值.HtH_{t}Ht​的计算基于XtX_{t}Xt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​,可以认为HtH_{t}Ht​记录了到当前字符为止的序列信息,利用HtH_{t}Ht​对序列的下一个字符进行预测. 循环神经网络的构造 我们先看循环神经网络的具体构造.假设Xt∈Rn

循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络.之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},\))的神经网络. 应用场景 一些要求处理序列输入的任务,例如: 语音识别(speech recognition) 时间序列预测(time series prediction) 机器翻译(mac

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\

MindSpore循环神经网络 一． 神经网络的组成 神经元模型:首先简单的了解以下构成神经网络的最基础单元:神经元.每个神经元与其它神经元相连,处于激活状态时,就会向相连的神经元发送相应信号.从而改变其它神经元的状态.如果某个神经元的信号超过某个阈值.那么将被激活,再接着发送给其它神经元.如图1所示: 图1:神经元结构 神经网络的任何神经元都可以表述为上述的形式.该单元主要由输入变量.带权参数和激活函数组成.首先是x1,x2,x3带权重的输入变量,该变量的取值来自前面一层所有变量与权重的乘积,

前言 多方寻找视频于博客.学习笔记,依然不能完全熟悉RNN,因此决定还是回到书本(<神经网络与深度学习>第六章),一点点把啃下来,因为这一章对于整个NLP学习十分重要,我想打好基础. 当然,依然感谢这个视频对我理解RNN的帮助,链接在此: https://www.bilibili.com/video/BV1z5411f7Bm?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)

dropout在前向神经网络中效果很好,但是不能直接用于RNN,因为RNN中的循环会放大噪声,扰乱它自己的学习.那么如何让它适用于RNN,就是只将它应用于一些特定的RNN连接上.   LSTM的长期记忆是存在memory cell中的.   The LSTM can decide to overwrite the memory cell, retrieve it, or keep it for the next time step.   主要思想: 将dropout用于非循环的连接.即上下层连接