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  • LSTM模型

    2019-09-27 11:26:05
    (二)LSTM模型 1.短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型...在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的...

    摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html

    (二)LSTM模型

    1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出;

    2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区别:

    (1)RNN

    (2)LSTM

    PS:

    (1)部分图形含义如下:

    (2)RNN与LSTM最大的区别在于LSTM中最顶层多了一条名为“cell state”的信息传送带,其实也就是信息记忆的地方;

    3.LSTM的核心思想:

    (1)理解LSTM的核心是“cell state”,暂且名为细胞状态,也就是上述图中最顶的传送线,如下:

    (2)cell state也可以理解为传送带,个人理解其实就是整个模型中的记忆空间,随着时间而变化的,当然,传送带本身是无法控制哪些信息是否被记忆,起控制作用的是下面将讲述的控制门(gate);

    (3)控制门的结构如下:主要由一个sigmoid函数跟点乘操作组成;sigmoid函数的值为0-1之间,点乘操作决定多少信息可以传送过去,当为0时,不传送,当为1时,全部传送;

    (4)LSTM中有3个控制门:输入门,输出门,记忆门;

    4.LSTM工作原理:

    (1)forget gate:选择忘记过去某些信息:

    (2)input gate:记忆现在的某些信息:

    (3)将过去与现在的记忆进行合并:

    (4)output gate:输出

    PS:以上是标准的LSTM的结构,实际应用中常常根据需要进行稍微改善;

    5.LSTM的改善

    (1)peephole connections:为每个门的输入增加一个cell state的信号

    (2)coupled forget and input gates:合并忘记门与输入门

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/7714643.html

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  • LSTM模型详解

    万次阅读 多人点赞 2018-03-08 15:37:47
    在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出;2.下面两个图可以...

    (一)LSTM模型理解

    1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出;

    2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区别:

    (1)RNN


    (2)LSTM


    PS:

    (1)部分图形含义如下:


    (2)RNN与LSTM最大的区别在于LSTM中最顶层多了一条名为“cell state”的信息传送带,其实也就是信息记忆的地方;

    3.LSTM的核心思想:

    (1)理解LSTM的核心是“cell state”,暂且名为细胞状态,也就是上述图中最顶的传送线,如下:


    (2)cell state也可以理解为传送带,个人理解其实就是整个模型中的记忆空间,随着时间而变化的,当然,传送带本身是无法控制哪些信息是否被记忆,起控制作用的是下面将讲述的控制门(gate);

    (3)控制门的结构如下:主要由一个sigmoid函数跟点乘操作组成;sigmoid函数的值为0-1之间,点乘操作决定多少信息可以传送过去,当为0时,不传送,当为1时,全部传送;

    (4)LSTM中有3个控制门:输入门,输出门,记忆门;

    4.LSTM工作原理:

    (1)forget gate:选择忘记过去某些信息:


    (2)input gate:记忆现在的某些信息:


    (3)将过去与现在的记忆进行合并:


    (4)output gate:输出


    PS:以上是标准的LSTM的结构,实际应用中常常根据需要进行稍微改善;

    5.LSTM的改善

    (1)peephole connections:为每个门的输入增加一个cell state的信号


    (2)coupled forget and input gates:合并忘记门与输入门

    (二)LSTM模型推导


    1.LSTM模型的思想是将RNN中的每个隐藏单元换成了具有记忆功能的cell(如上图所示),其余的跟RNN一样;

    2.每个cell的组成如下:

    (1)输入节点(gc):与RNN中的一样,接受上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入作为输入,然后通过一个tanh的激活函数;

    (2)输入门(ic):起控制输入信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将输入门的输出与输入节点的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    (3)内部状态节点(sc):输入为被输入门过滤后的当前输入以及前一时间点的内部状态节点输出,如图中公式;

    (4)忘记门(fc):起控制内部状态信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将内部状态节点的输出与忘记门的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    (5)输出门(oc):起控制输出信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将输出门的输出与内部状态节点的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    3.LSTM层的计算可以表示如下(若干个cell组成一个LSTM层):


    PS:公式1 中的Wih应改为Wgh;圆圈表示点乘;

    4.具有2个cell的LSTM模型如下:

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  • Tensorflow 2.0 LSTM训练模型

    千次阅读 2020-01-29 00:33:49
    说到lstm之前需要说一下循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN), RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。...但RNN有个关键问题,在处理序列后面出现梯度消失和梯度爆炸的问题,lstm正好解决了这个问题...

    说到lstm之前需要说一下循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN), RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据,特别是时间序列数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。

    但RNN有个关键问题,在处理长序列后面时出现梯度消失和梯度爆炸的问题,lstm正好解决了这个问题。相比较RNN, lstm 在长序列数据上更容易取得更好表现。

    lstm 还有一个类似的gru 模型,进一步精简了lstm的控制门数量,理论上表现应该更好。代码同lstm类似。此处不讲lstm的原理,只展示在tensorflow 2.0 中如何用lstm实现段落意义识别:

    # 导入库
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics
    from tensorflow import keras
    import numpy as np
    from scipy import sparse
    
    import os
    
    # 只使用gpu 0
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 
    
    # 设置随机数种子
    tf.random.set_seed(22)
    np.random.seed(22)
    assert tf.__version__.startswith('2.')
    
    batchsz = 256 # batch size
    
    # the most frequest words
    total_words = 4096 # 要编码的字典中文字数目
    max_review_len = 1995 # 序列最长包含多少词
    embedding_len = 100 # 每个词编码的的长度
    
    units = 64 # lstm layer中参数输出的维度
    epochs = 100  #训练100个epches
    
    # 读入数据,这儿是用稀疏矩阵储存的数据
    matrixfile = "textword_numc_sparse.npz" # 导入自己的文字样本,文字已经转化为数字表示
    targetfile = "target_5k6mer_tfidf.txt" # label,本次是二分类
    
    allmatrix = sparse.load_npz(matrixfile).toarray() 
    target = np.loadtxt(targetfile)
    print("allmatrix shape: {};target shape: {}".format(allmatrix.shape, target.shape))
    
    x = tf.convert_to_tensor(allmatrix, dtype=tf.int32)
    x = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x, maxlen=max_review_len)
    y = tf.convert_to_tensor(target, dtype=tf.int32)
    
    idx = tf.range(allmatrix.shape[0])
    idx = tf.random.shuffle(idx)
    
    # 划分训练集,验证集,测试集,按7:1:2比例来划分
    x_train, y_train = tf.gather(x, idx[:int(0.7 * len(idx))]), tf.gather(y, idx[:int(0.7 * len(idx))])
    x_val, y_val = tf.gather(x, idx[int(0.7 * len(idx)):int(0.8 * len(idx))]), tf.gather(y, idx[int(0.7 * len(idx)):int(0.8 * len(idx))])
    x_test, y_test = tf.gather(x, idx[int(0.8 * len(idx)):]), tf.gather(y, idx[int(0.8 * len(idx)):])
    print(x_train.shape,x_val.shape,x_test.shape)
    
    db_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    db_train = db_train.shuffle(6000).batch(batchsz, drop_remainder=True).repeat()
    db_val = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
    db_val = db_val.batch(batchsz, drop_remainder=True)
    db_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
    db_test = db_test.batch(batchsz, drop_remainder=True)
    
    # 搭建模型
    network = Sequential([layers.Embedding(total_words, embedding_len,input_length=max_review_len),
                          layers.LSTM(units, dropout=0.5, return_sequences=True, unroll=True),
                          layers.LSTM(units, dropout=0.5, unroll=True),
    					  # 如果采用gru,只需要把上面两层换成
    					  # layers.GRU(units, dropout=0.5, return_sequences=True, unroll=True),
                          # layers.GRU(units, dropout=0.5, unroll=True),
                          layers.Flatten(),
                          #layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
                          #layers.Dropout(0.6),
                          layers.Dense(1, activation='sigmoid')])
    
    # 查看模型sumaary
    network.build(input_shape=(None, max_review_len))
    network.summary()
    
    # 编译
    network.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
                      loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(),
                      metrics=['accuracy'])
    
    #训练,注意此处设置了setps_per_epoches, db_train中需要repeat(),不然有warning,具体见本人文章:https://blog.csdn.net/weixin_44022515/article/details/103884654
    
    network.fit(db_train, epochs=epochs, validation_data=db_val,steps_per_epoch=x_train.shape[0]//batchsz)
    
    network.evaluate(db_test)
    
    

    注意事项:

    1. 保重gpu 足够大,不然会一直停留在如下状态:
    2020-01-26 21:08:37.544395: W tensorflow/core/common_runtime/process_function_library_runtime.cc:675] Ignoring multi-device function optimization failure: Deadline exceeded: meta_optimizer exceeded deadline.
    
    1. 序列长度max_review_len 不能设置太长,使用imdb的数据字体长度设置为80可以取得很好效果。此例中我用max_review_len =1999或者1000效果都不是太好。使用max_review_len =4995 直接停留在1中的warning中,目前还没有好的解决办法。

    如何把文字用数字唯一编码,输入tensorflow进行embeding

    tensorflow要求embeding 层的输入为数字,如果‘我 爱 我 的 祖 国’ 可以用[1,2,1,3,4,5]这样每个数字代表一个字或者词组。可以用如下代码来编码

    mydir=np.unique(total) # 获得字典,即文本中所有单词的唯一集合
    
    # 为每个字命名一个数字,形成一个字典
    kmerlist={} 
    count=0
    for kmer in mydir:
            kmerlist[kmer] = count
            count += 1
    # 编码你的arrary或者文本,这儿是textword
    textword_num=[[kmerlist[i] for i in text] for text in textword]
    
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  • LSTM 模型实践一

    2021-03-12 13:43:02
    普通的RNN(Recurrent Neural Network)对于长期依赖问题效果比较差,当序列本身比较长时,神经网络模型训练是采用backward进行,在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。 针对Simple RNN存在的问题,...

    简单介绍

    原因:普通的RNN(Recurrent Neural Network)对于长期依赖问题效果比较差,当序列本身比较长时,神经网络模型的训练是采用backward进行,在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。

    解决:针对Simple RNN存在的问题,LSTM网络模型被提出,LSTM的核心是修改了增添了Cell State,即加入了LSTM CELL,通过输入门、输出门、遗忘门把上一时刻的hidden state和cell state传给下一个状态。

    实践

    实践1,生成sin(x)的周期序列并预测下一序列

    参考:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/78696771
    seq为序列数据,k为LSTM模型循环的长度,使用1 ~ k的数据预测2~k+1的数据。

    1.x轴对应的是[0,10],因为0到10,0.01为一份,可以分1000份
    2.有用 x = torch.arange(1,N,0.1)试过,效果不好,所以尽量细一些
    3. K取值为5效果也不错,第10轮Train Loss:为0.009138899855315685
    4. SeriesGen(8*math.pi)该函数用pi的倍数,效果似乎更好Train 第10轮迭代Loss: 0.002424872014671564

    import torch
    import torch.nn as nn
    from torch.autograd import *
    import torch.optim as optim
    import torch.nn.functional as F
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
     
    def SeriesGen(N):
        x = torch.arange(1,N,0.01)
        return torch.sin(x)
    
    def trainDataGen(seq,k):
        dat = list() 
        L = len(seq)
        for i in range(L-k-1):
            indat = seq[i:i+k]
            outdat = seq[i+1:i+k+1]
            dat.append((indat,outdat))
        return dat
     
    def ToVariable(x):
        tmp = torch.FloatTensor(x)
        return Variable(tmp)
     
    y = SeriesGen(10)
    dat = trainDataGen(y.numpy(),10)
     
    class LSTMpred(nn.Module):
     
        def __init__(self,input_size,hidden_dim):
            super(LSTMpred,self).__init__()
            self.input_dim = input_size
            self.hidden_dim = hidden_dim
            self.lstm = nn.LSTM(input_size,hidden_dim)
            self.hidden2out = nn.Linear(hidden_dim,1)
            self.hidden = self.init_hidden()
     
        def init_hidden(self):
            return (Variable(torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim)),
                    Variable(torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim)))
     
        def forward(self,seq):
            lstm_out, self.hidden = self.lstm(
                seq.view(len(seq), 1, -1), self.hidden)
            outdat = self.hidden2out(lstm_out.view(len(seq),-1))
            return outdat
     
     
    model = LSTMpred(1,6)
    loss_function = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
     
    for epoch in range(10):
        for seq, outs in dat[:700]:
            seq = ToVariable(seq)
            outs = ToVariable(outs)
            #outs = torch.from_numpy(np.array([outs]))
     
            optimizer.zero_grad()
     
            model.hidden = model.init_hidden()
     
            modout = model(seq)
     
            loss = loss_function(modout, outs)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        print('Step: {}, Train Loss: {}'.format(epoch, loss))
    
    

    打印的loss值:可以看出loss不断减小
    在这里插入图片描述
    预测,作图

    predDat = []
    for seq, trueVal in dat[700:]:
        seq = ToVariable(seq)
        trueVal = ToVariable(trueVal)
        predDat.append(model(seq)[-1].data.numpy()[0])
      
    fig = plt.figure()
    plt.plot(y.numpy())
    plt.plot(range(700,889),predDat)
    plt.show()
    
    

    结果:
    在这里插入图片描述

    实践2,航班人次预测

    flights数据集下载:https://www.arangodb.com/wp-content/uploads/2017/08/GraphCourse_DemoData_ArangoDB-1.zip
    参考 :https://blog.csdn.net/weixin_40066612/article/details/111319587/
    与实践1最大不同:
    1.训练数据归一化
    2.创建序列的方法,最后返回的类似是((第1到12月12个数据),(第13个月的值),而不是实践一((i-k个数据),(i+1,k+1))
    3.预测值为model(seq).item(),比起实践一model(seq)[-1].data.numpy()[0]更简单
    结果:
    在这里插入图片描述

    实践三:Pytorch中的LSTM

    Pytorch中 LSTM 的输入形式是一个 3D 的Tensor,每一个维度都有重要的意义,第一个维度就是序列本身, 第二个维度是mini-batch中实例的索引,第三个维度是输入元素的索引。
    官网例子:用LSTM来进行词性标注
    在这里插入图片描述

    def prepare_sequence(seq, to_ix):
        idxs = [to_ix[w] for w in seq]
        return torch.tensor(idxs, dtype=torch.long)
    
    training_data = [
        ("The dog ate the apple".split(), ["DET", "NN", "V", "DET", "NN"]),
        ("Everybody read that book".split(), ["NN", "V", "DET", "NN"])
    ]
    word_to_ix = {}
    for sent, tags in training_data:
        for word in sent:
            if word not in word_to_ix:
                word_to_ix[word] = len(word_to_ix)
    print(word_to_ix)
    tag_to_ix = {"DET": 0, "NN": 1, "V": 2}
    
    # 实际中通常使用更大的维度如32维, 64维.
    # 这里我们使用小的维度, 为了方便查看训练过程中权重的变化.
    EMBEDDING_DIM = 6
    HIDDEN_DIM = 6
    
    class LSTMTagger(nn.Module):
    
        def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, tagset_size):
            super(LSTMTagger, self).__init__()
            self.hidden_dim = hidden_dim
    
            self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    
            # LSTM以word_embeddings作为输入, 输出维度为 hidden_dim 的隐藏状态值
            self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)
    
            # 线性层将隐藏状态空间映射到标注空间
            self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, tagset_size)
            self.hidden = self.init_hidden()
    
        def init_hidden(self):
            # 一开始并没有隐藏状态所以我们要先初始化一个
            # 关于维度为什么这么设计请参考Pytoch相关文档
            # 各个维度的含义是 (num_layers, minibatch_size, hidden_dim)
            return (torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim),
                    torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim))
    
        def forward(self, sentence):
            embeds = self.word_embeddings(sentence)
            lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds.view(len(sentence), 1, -1),self.hidden)
            tag_space = self.hidden2tag(lstm_out.view(len(sentence), -1))
            tag_scores = F.log_softmax(tag_space, dim=1)
            return tag_scores
    
    model = LSTMTagger(EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, len(word_to_ix), len(tag_to_ix))
    loss_function = nn.NLLLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
    
    # 查看训练前的分数
    # 注意: 输出的 i,j 元素的值表示单词 i 的 j 标签的得分
    # 这里我们不需要训练不需要求导,所以使用torch.no_grad()
    with torch.no_grad():
        inputs = prepare_sequence(training_data[0][0], word_to_ix)
        tag_scores = model(inputs)
        print(tag_scores)
    
    for epoch in range(300):  # 实际情况下你不会训练300个周期, 此例中我们只是随便设了一个值
        for sentence, tags in training_data:
            # 第一步: 请记住Pytorch会累加梯度.
            # 我们需要在训练每个实例前清空梯度
            model.zero_grad()
    
            # 此外还需要清空 LSTM 的隐状态,
            # 将其从上个实例的历史中分离出来.
            model.hidden = model.init_hidden()
    
            # 准备网络输入, 将其变为词索引的 Tensor 类型数据
            sentence_in = prepare_sequence(sentence, word_to_ix)
            targets = prepare_sequence(tags, tag_to_ix)
    
            # 第三步: 前向传播.
            tag_scores = model(sentence_in)
    
            # 第四步: 计算损失和梯度值, 通过调用 optimizer.step() 来更新梯度
            loss = loss_function(tag_scores, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
    # 查看训练后的得分
    with torch.no_grad():
        inputs = prepare_sequence(training_data[0][0], word_to_ix)
        tag_scores = model(inputs)
    
        # 句子是 "the dog ate the apple", i,j 表示对于单词 i, 标签 j 的得分.
        # 我们采用得分最高的标签作为预测的标签. 从下面的输出我们可以看到, 预测得
        # 到的结果是0 1 2 0 1. 因为 索引是从0开始的, 因此第一个值0表示第一行的
        # 最大值, 第二个值1表示第二行的最大值, 以此类推. 所以最后的结果是 DET
        # NOUN VERB DET NOUN, 整个序列都是正确的!
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  • LSTM模型(转载)

    2017-04-01 15:34:22
    在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出; 2.下面两个图...
  • 在使用tf搭建lstm时,无论训练还是测试,都必须保持batch_size不变,否则会报错,但搭建纯CNN并不会出现这种情况,有什么解决方案吗? 下面代码是最开始模型的定义,由于这里对init_state进行了zero初始化,...
  • RNN与LSTM模型

    千次阅读 2019-03-20 20:14:15
    训练样本输入是连续序列且长短不一,不好处理,如一段段连续的语音、连续的文本 为了解决上述局限,提出了循环神经网络RNN的结构如下,右侧是左侧的图按照时间序列展开的结果。 RNN可以做到学习数据间距离的...
  • 在该项目中,使用LSTM模型并对其进行了65 000个样本的训练,并且该模型应该能够生成文本。 培训的数据已从阿塞拜疆最受欢迎的新闻网站上获取。 在50个时期内,模型的准确度约为70%。 我已使用所有可能的方法来...
  • 本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个...
  • 本文主要讲解:python_短期记忆模型LSTM_公交短客流预测 主要思路: 整理特征:天气、时间、工作日和非工作日、节假日和非节假日、温度等 构建LSTM网络,优化器选择Adam reshape训练集和测试集,适配LSTM网络的...
  • 本文主要讲解:python_粒子群算法PSO_短期记忆模型LSTM_公交短客流预测 主要思路: 整理特征:天气、风力、时间、工作日和非工作日、节假日和非节假日、温度等 构建LSTM网络,优化器选择Adam reshape训练集和...
  • 本文主要讲解:python_经验模态分解EMD_短期记忆模型LSTM_公交短客流预测 主要思路: 整理特征:天气、风力、时间、工作日和非工作日、节假日和非节假日、温度等 对客流量进行经验模态分解EMD 构建LSTM网络,...
  • RNN模型训练时会遇到梯度消失或者爆炸的问题,训练时计算和反向传播,梯度倾向于在每一时刻递增或递减,梯度发散到无穷大或者0.....没看懂吧... LSTM有输入向量,输出向量,状态,闸门等。 有了闸门机制,LSTM有...
  • LSTM和GRU

    2018-06-09 20:55:40
    前言 传统的RNN到后期会出现梯度消失现象,前面的内容到后面已经没有办法...在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的...
  • 在笑话语料库上训练角色级语言模型。 我决定尝试解决此问题的方法,我在OpenAI的“ 请求研究”博客中找到了该方法。 您可以在这里查看代码。 这是用Pytorch编写的,并且受到Fast.ai关于从头实现RNN的精彩课程的启发...
  • 情景描述 As we all know,RNN循环神经网络(及其改进模型LSTM、GRU)可以处理序列的顺序信息,如人类自然语言。但是在实际场景中,我们常常向模型输入一个批次(batch)的数据,这个批次中的...则使用pytorch训练时
  • LSTM相关知识

    2018-08-21 11:46:43
    LSTM模型 短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,...在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆...
  • LSTM(Long Short Term Memory Network)长短记忆网络,是一种改进之后的循环神经网络,可以解决 RNN 无法处理距离的依赖的问题,在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。 Multiple Parallel: input 为多个...
  • matlab精度检验代码用于TIMIT数据集的自动语音识别的长时长记忆神经网络 此存储库包含我于2016年2月至2016年7月在比利时KU鲁汶实验室研究硕士论文()时创建的脚本和模型。 这里的代码绝不是完美的。 它是一些修补...
  • 本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。短期记忆(LongShort Term ...在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或.
  • 循环神经网络LSTM

    2017-02-03 17:49:00
    LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型(HMM)更好, 之所以出现LSTM, 是为了解决,当 要训练的时间序列过长时, RNN会丧失学习很远信息的能力, 由于反馈神经网络的链式求导计算, 会引起梯度爆炸, 或梯度...
  • 在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,所以需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出; LSTM和RNN的...
  • 提出基于长短记忆(LSTM)神经网络构建的突水预测模型,将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后,将LSTM神经网络模型与遗传算法–反向传播(GA-BP)神经网络模型和反向传播(BP)神经网络模型进行对比...
  • word2vec+LSTM_Mini.rar

    2019-09-27 11:34:34
    (修改代码是为了提高lstm模型 accurancy 及 降低loss) 3、运行 ../lstm/lstm_test(该结果将存储在../result/result。xlsx 即为所求) 该模型优点:准确率较高; 缺点:损失函数较高;耗时;处理大量数据占用的...
  • 网络训练输入为某段时刻的正弦曲线波形,目标值为同一时刻的余弦曲线波形(红色),每一次模型训练输出的预测值为蓝色曲线。 1.经典RNN预测结果 经典RNN的单次输入序列长度为10steps,经过100次迭代后,曲线的预测...

空空如也

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