简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题.以下先从RNN介绍. 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络.下图是它的结构: RNN优点:它能处理序列数据,并且有记忆能力,能够利用上文信息. RNN缺点: 梯度消失:对于获取长距离依赖的效果不是很好(即如果上文信息离当前输入距离太远的话,理论上它是能够记得上文信息,但是事实上并不是

原文链接:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.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

本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.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. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.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. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.

原文链接:http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.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. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处

LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件. LSTM能够很大程度上缓解长期依赖的问题. LSTM的形象描述 RNN是傻子式的记忆,把所有的事情都记下来,这很容易记忆混乱. LSTM不同的地方是学会了思考.总结,而且思考方式很符合人类的思维. 首先它会有一定的记忆(初始记忆)和经验. // 记忆:人在学习时会通过各种渠道获取大量资料,但是有些资料这样说,有些那样说,无法确定真假,只能都记

[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.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.传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神

转自:https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/79376798 LSTM网络 long short term memory,即我们所称呼的LSTM,是为了解决长期以来问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式.在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层. LSTM 同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构.不同于单一神经网络层,这里是有四个,以一种非常特殊的方式进行交互.

  Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,并在近期被Alex Graves进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而非需要付出很大代价才能获得的能力! 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式

概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需. 本篇原文链接 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 按照老师的说法,LST

1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题,例如,对于阅读一篇文章,RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解,这是传统的网络是不能做到的.但是,对于RNN网络存在长期依赖问题,比如看电影的时候,某些细节需要依赖很久以前的一些信息,而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息,随着时间间隔不断增大,RNN网络会丧失学习到很远的信息能力,也就是说记忆容量是有限的.例如,对于阅读一本书,从头到尾一字不漏的阅读,肯定是越远的东西忘得越多.所以引入了LSTM网络,对于LSTM来解决梯度消

一.RNN 1.定义 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network).时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络.RNN一般指代时间递归神经网络. 2.recurrent neural network原理 上面的图片是一个简单的RNN结构模块.Xt表示输入数据,A表示正在处理数据,

目录 理解 LSTM 网络 递归神经网络 长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 长短期记忆的变种 结论 鸣谢 本文翻译自 Christopher Olah 的博文 Understanding LSTM Networks,原文以图文并茂的形式,深入浅出地为初学者介绍了 LSTM 网络. [翻译]理解 LSTM 及其图示 或许可以进一步帮助理解. 理解 LSTM 网络 Understanding LSTM Networks 递归神经网络 Recurrent

本宝宝又转了一篇博文,但是真的很好懂啊: 写在前面:知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因: 上面说到,LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的.关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish,上面已经介绍的比较清楚了,本质原因就是因为矩阵高次幂导致的.下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient Vanish. 对于 LSTM,有如下公式 模仿 RNN,我们来计算 ,有 <img src="https:

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 机器学习面试100题: https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/78960039 RNN 是包含循环的网络,允许信息的持久化. 当相关信息和当前预测位置之间的间隔不断增大时,RNN 会丧失学习到连接如此远的信息的能力. Long

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

原文地址:https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络.什么是序列呢?序列是一串有顺序的数据,比如某一条数据为 [x1,x2,x3,x4][x1,x2,x3,x4]      [x_1, x_2, x_3, x_4][x1​,x2​,x3​,x4​],其中每个元素可以是一个字符.一个单词.一个向量,甚至是一个声音.比如: 自然语言处

简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题.以下先从RNN介绍. 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络.下图是它的结构: 从上图可以看出,RNN循环获取输入序列,并保存上一次输入的计算结果,与当前输入进行计算后,将计算结果输出并保存当前的计算结果,这样不断循环输入并计算,即可获取上文信息. RNN内部网络如下图所示,从图中可以

具体资料可以查阅网上,这里提到一些难理解的点.别人讲过的知识点我就不重复了. LSTM 的关键就是细胞状态,按照水平线从左向右运行,如同履带,在整个链上运行. 根据时间t-1,t,t+1,我们可以看出时间顺序 完整的一个数据图如下图: LSTM 有称作为"门"的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力.门是一种让信息选择式通过的方法.类比电子元件输入信息.LSTM 拥有三个门. LSTM过程: tips:里面是乘号,就代表相乘,里面是加号,就代表相加,学习这个要类比流程图. S1: 忘记