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

作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re

29 November 2019 14:48 GRU is a popular variant of LSTM which replaces the forget gate and the input gate with only one update gate GRU achieves the similar performance in multiple tasks with less computation LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息,同时还能选择性地忘记一些

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/70238350 最近忙着实验室的项目,一直没有时间做仿真,所以就先写一下之前看的一篇文章,总结一下吧.这次要说的是Gated CNN,这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章,感觉十分有新意,效果也很棒.下面我们来看一下,文章的主要贡献包括: 提出一种新的门控机制 缓解梯度传播,降低梯度

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么,一种非正式的方法就是进行一次新序列采样. 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率,对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列. 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置\(a^{<0>}=0,x^{<1>}=0\)从而得到所有可能的输出结果\(\hat

1. 什么是GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中,我们发现,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.它通过可以学习的⻔来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gatedrecurren

一.格雷码 格雷码的优点主要是进位时只有一位跳变,误码率低. 1.二进制转格雷码 我们观察下表: 二进制码 格雷码 00 00 01 01 10 11 11 10 二进制码表示为B[],格雷码表示为G[],则有 G(i) = B(i),i为最高位 G(i-1) = B(i) xor B(i-1),i非最高位 用verilog可以这样写 :] bin; :] gray; ; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst) gray <=

硬件设备   42步进电机,步进电机驱动器,正点原子F429开发板 开发软件    keil5,Cube 综述   一般要精准的控制电机,就要控制单片机的引脚输出指定个数的PWM波,有多种可实现的方法,其中最好用的方法是用定时器级联输出固定个数PWM脉冲,虽然多用了一个定时器,但大大减少了CPU的处理资源.STM32的每个定时器可以通过另外一个定时器的某一个条件被触发而启动.这里所谓某一个条件可以是定时到时.定时器超时.比较成功等许多条件.这种通过一个定时器触发另一个定时器的工作方式称为定时器的

TIMER门控模式控制PWM输出长度 参照一些网友代码做了些修改,由TIM4来控制TIM2的PWM输出长度, 采用主从的门控模式,即TIM4输出高时候TIM2使能输出 //TIM2 PWM输出,由TIM4来控制其输出与停止 //frequency_tim2:TIM2 PWM输出周期:KHz //duty_tim2:TIM2 PWM占空比 0-100 //period_tim4: TIM4控制TIM2总周期,单位0.1ms //duty_tim4: TIM4控制TIM2输出时间,单位0.1ms v

请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和,造成梯度消失.于是有了ReLU.ReLU负半轴是死区,造成梯度变0.于是有了LeakyReLU,PReLU.强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU.太深了,梯度传不下去,于是有了highway.干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet.强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm.在梯度流中增加噪声,于是有了 Dropout.RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM.LSTM简化

搞了两天单脉冲没搞定,无意中发现,这个利用主从模式的门控方式来控制一路PWM的输出长度很有效. //TIM2 PWM输出,由TIM4来控制其输出与停止 //frequency_tim2:TIM2 PWM输出周期:KHz //duty_tim2:TIM2 PWM占空比 0-100 //period_tim4: TIM4控制TIM2总周期,单位0.1ms //duty_tim4: TIM4控制TIM2输出时间,单位0.1ms void TIM2_CH3_PA2_PWM_TIM4_CH4_GATE(u

Group Replication 是一种 Shared-Nothing 的架构,每个节点都会保留一份数据. 虽然支持多点写入,但实际上系统的吞吐量是由处理能力最弱的那个节点决定的. 如果各个节点的处理能力参差不齐,那处理能力慢的节点就会出现事务堆积. 在事务堆积的时候,如果处理能力快的节点出现了故障,这个时候能否让处理能力慢的节点(存在事务堆积)接受业务流量呢? 如果不等待堆积事务应用完,直接接受业务流量. 一方面会读到旧数据,另一方面也容易出现写冲突. 为什么容易出现写冲突呢?因为基于旧数据

Golden Gate(简称OGG)提供异构环境下交易数据的实时捕捉.变换.投递. OGG支持的异构环境有: OGG的特性: 对生产系统影响小:实时读取交易日志,以低资源占用实现大交易量数据实时复制 以交易为单位复制,保证交易一致性:只同步已提交的数据 高性能 智能的交易重组和操作合并 使用数据库本地接口访问 并行处理体系 灵活的拓扑结构:支持一对一.一对多.多对一.多对多和双向复制等 支持数据过滤和转换 可以自定义基于表和行的过滤规则. 可以对实时数据执行灵活影射和变换. 提供数据压缩和加密:

出处:https://www.cnblogs.com/qiumingcheng/p/5435907.html Golden Gate(简称OGG)提供异构环境下交易数据的实时捕捉.变换.投递. OGG支持的异构环境有: OGG的特性: 对生产系统影响小:实时读取交易日志,以低资源占用实现大交易量数据实时复制 以交易为单位复制,保证交易一致性:只同步已提交的数据 高性能 智能的交易重组和操作合并 使用数据库本地接口访问 并行处理体系 灵活的拓扑结构:支持一对一.一对多.多对一.多对多和双向复制等

Verilog中已有一些建立好的逻辑门和开关的模型.在所涉及的模块中,可通过实例引用这些门与开关模型,从而对模块进行结构化的描述. 逻辑门: and (output,input,...) nand (output,input,...) or (output,input,...) nor (output,input,...) xor (output,input,...) xnor (output,input,...) 缓冲器和与非门 buf (output,...,input) not (outp

1. OGG有哪些进程 ü  Manger : manger进程是goldengate的控制进程,分别运行在源端和目标端上,它主要的作用是启动.监控.重启goldengate的其他进程,报告错误及事件,分配数据存储空间,发布阀值报告等.需要注意的是在源端和目标端有且只有一个manger 进程. ü  Extract : extract 进程运行在数据库源端,负责从源端数据表或日志中捕获数据.Extract的作用可以分为两个阶段:①初始数据装载阶段:在初始数据装载阶段,extract进程直接从源端

一.GRU 其中, rt表示重置门,zt表示更新门. 重置门决定是否将之前的状态忘记.(作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门) 当rt趋于0的时候,前一个时刻的状态信息ht−1会被忘掉,隐藏状态h^t会被重置为当前输入的信息. 更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态h^t(作用相当于 LSTM 中的输出门) . 二.GRU的优点:解决梯度消失的问题

1. 概况 1.1 任务 口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(

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,因而常用于序列建模.本篇先总结 RNN 的基本概念,以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题,再引出 RNN 的两个主流变种 -- LSTM 和 GRU. Vanilla RNN Vanilla RNN 的主体结构: 上图中 \(\bf{X, h, y}\) 都是向量,公式如下: \[ % <![CDATA[ \begin{align} \textbf{h}_{t} &= f_{\

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi