http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前

自然语言处理 (NLP)问题都是序列化的.前馈神经网络,在单次前馈中对到来数据处理,假定所有输入独立,模式丢失.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对时间显式建模神经网络.RNN神经元可接收其他神经元加权输入.RNN神经元可与更高层建立连接,也可与更低层建立连接.隐含活性值在同一序列相邻输入间被记忆.2006年 LSTM.语音识别.语音合成.手写连体字识别.时间序列预测.图像标题生成.端到端机器翻译. RNN由神经元和连接权值构成任意有向图.输入神经元(inp

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

rnn.utils.py import numpy as np def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 引入所需的包 import numpy as np from rnn_utils import * 1 - 基础循环神经网络的前向传播 下面是如何实现一个RNN: Steps: 实现单步RNN所需的计算

from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WA

截至目前,TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段.不过据官方解释,RNN的相关API已经出现在Tutorials里了,大幅度的改动应该是不大可能,现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的. 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块.其中,后者定义了一些常用的RNN cells,包括RNN和优化的LSTM.GRU等等:前者则提供了一些helper方法. 创建一个基础的RNN很简单: 1 from t

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia

Ref: http://blog.csdn.net/mebiuw/article/details/60780813 Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767 [Nice] Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/tensorflow-rnn-api-2bb31821b185 [Nice] Code Analysis Download and pre-preprocess

一.学习单步的RNN:RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(x1, h0)后就可以得到(output1, h1): 再调用一次call(x2, h1)就可以得到(outp

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,

这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WARNING:tensorflow:: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated.

代码结构 tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好: graph的构建和训练部分放在了一个文件中,至少也应该分开成model.py和train.py两个文件,model.py中只有一个PTBModel类 graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中 恰好看到了一篇专门讲如何构建tensorflow模型代码的blog,值得学习,来重构自己的代码吧. 值得学习的地方 虽说官方给出的代码结构上有点小缺陷,但是毕竟都是大神们写出来的,值得我们学习的地方很多,来

tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(). 我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs, #输入序列. sequence_length=None

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长

python3.6,tensorflow1.11 测试代码: tensorflow在eager模式下进行测试,方便调试,查看中间结果 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() batch_size = 4 input = tf.random_normal(shape=[3, batch_size, 6], dtype=tf.float32) cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(10, forget_

转自:https://blog.csdn.net/mydear_11000/article/details/52414342 from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出

目录 Sentiment Analysis Two approaches Single layer Multi-layers Sentiment Analysis Two approaches SimpleRNNCell single layer multi-layers RNNCell Single layer import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tenso

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

一.RNN的作用和粗略介绍: RNN可解决的问题: 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一,比如基于时间的序列:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字.这些序列比较长,且长度不一,比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练. T个时间步: 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程: 以上代码实现: import numpy as np # 定义RNN的参数. X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np

Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [激活模型] [训练模型] [检验模型] [可视化结果