干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stanford的Li Fei-Fei的博士生.文章介绍了RNN和LSTM,同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果.)以及Understanding LSTM Networks(by Chris Olah)的阅读笔记.网上有很多翻译的版本:<递归神经网络不可

LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元, 与最后的输出层做相乘操作,决定什么样的信息会被保留 2.遗忘门单元:上一层的控制门单元Ct-1直接与ft进行相乘操作,决定什么样的信息会被遗弃 3.记忆门单元: 将输入的结果it 与 新数据形成的控制参数,进行相乘操作,决定什么样的数据会被保留 4.控制门单元的更新操作Ct, 即将记忆门单元和遗

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

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

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 &lt;img src="https:

之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题,RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理, 简单来说,RNN对于太久远的信息不能有效地储存,为了解决这个问题,有人提出了LSTM的网络结构,LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的,随着后来研究者的不断改进,LSTM网络在很多问题上都有非常好的表现,并且得到广泛的关注与应用. LSTM 网络 LSTM 结构的一个优势在于可以很好的解决 "long-term dependen

本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状:第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU):第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构.第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN).LSTM和GRU在手写数字minist数据集上的表现. 应用现状 长短期记忆神经网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN).原始的RNN在训练中,随着训练时间的加长以及网络层数的增多,

colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015. Recurrent Neural  Networks 人类思维具有连贯性.当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义.即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容,体现了思维的连续性. 传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时,不能做

LSTM(Long Short-term Memory),长短时记忆网络是1997年Hochreiter和Schmidhuber为了解决预测位置与相关信息之间的间隔增大或者复杂语言场景中,有用信息间隔有大有小.长短不一,造成循环神经网络性能受到限制而提出的. LSTM是RNN的一种特殊类型,它可以学习长期依赖的信息.与单一RNN不同,LSTM网络结构是一种拥有3个”门”结构的特殊网络结构,这个特殊设计可以避免长期依赖问题. 下面介绍LSTM网络结构: 原始的RNN隐藏层只有一个状态h,它对于短期

概述 LSTM在机器学习上面的应用是非常广泛的,从股票分析,机器翻译 到 语义分析等等各个方面都有它的用武之地,经过前面的对于LSTM结构的分析,这一节主要介绍一些LSTM的一个小应用,那就是sequence generation.其实sequence generation本事也是对一些应用的统称,例如: 让机器学习音乐后然后让机器根据学习的模型自己创造音乐(制作人快要失业啦....),让机器学习某种语言然后让这个学习到的模型自己产生Word来说话,等等.这其实本质是一种one-to-many的

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

论文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep is Knowledge Tracing? tensorflow代码实现:https://github.com/jiangxinyang227/dkt 1.概述 知识追踪是对学生的知识基于时间建模,以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

RNN-LSTM入门 Last Edited: Dec 02, 2018 10:20 PM Tags: 机器学习,论文阅读 RNN-Recurrent Neural Network 概念: 序列数据:简而言之,序列数据就是后面的数据与前面的数据相关的数据,例如上下文.时间序列等. 递归神经网络(RNN):在基础神经网络中加入了环形结构,让神经元的输出信号返回继续作为输入信号,目的是让t时刻的输出状态不仅与t时刻的输入相关联,还与t-1时刻的状态相关联. RNN结构图: 左侧为折叠情况下的RNN网

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种