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  • RNN和LSTM的参数计算

    千次阅读 2019-04-17 11:55:08
    RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据神经网络。神经网络包含输入层、隐含层、输出层,通过激活函数控制输出,层与层之间通过...这里主要写一下RNN中参数的计算: 再加上偏执值b,即可得到...

    RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐含层、输出层,通过激活函数控制输出,层与层之间通过权值连接,在标准的RNN结构中,隐层的神经元之间也是带有权值的。也就是说,随着序列的不断推进,前面的隐层将会影响后面的隐层。
    具体结构如下图,本文不再赘述。
    在这里插入图片描述
    这里主要写一下RNN中参数的计算:

    再加上偏执值b,即可得到模型中参数总和。其中,h为隐含层单元,x为输入,y为输出。
    例如,在手写字体识别中,用64层的隐含层网络(h),28维的输入(x),10个分类的输出(y),这里的参数总和就是:

    最后加64加10即为隐含层和输出层的偏执值。

    LSTM
    LSTM是对RNN模型长期依赖的改进,通过三个门结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别为输入门、遗忘门和输出门。
    所以LSTM隐藏层参数是RNN的四倍,所以此LSTM网络的参数个数为:

    同样再加上偏执值。即为参数的总值。理解LSTM的原理就不难理解这个公式。
    同样,在手写字体识别中,用64层的隐含层网络(h),28维的输入(x),10个分类的输出(y),这里的参数总和就是:

    以上即为RNN和LSTM的参数总和计算。

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  • 本文就来补充一下,讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。一层 LSTM 如下: 这里的 xtx_txt​ 实际上是一个句子的 ...

    理论上的参数量

    之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks,这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助,但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面,略有不足。本文就来补充一下,讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。

    建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文

    首先来回顾下 LSTM。一层 LSTM 如下:
    在这里插入图片描述
    这里的 xtx_t 实际上是一个句子的 embedding(不考虑 batch 维度),shape 一般为 [seq_length, embedding_size]。图中的 AA 就是 cell,xtx_t 中的词依次进入这个 cell 中进行处理。可以看到其实只有这么一个 cell,所以每次词进去处理的时候,权重是共享的,将这个过程平铺展开,就是下面这张图了:
    在这里插入图片描述

    实际上我觉得这里 xtx_t 并不准确,第一个 xtx_t 应该指的是整句话,而第二个 xtx_t 应该指的是这句话中最后一个词,所以为了避免歧义,我认为可以将第一个 xtx_t 重命名为 xx,第二个仍然保留,即现在 xx 表示一句话,该句话有 t+1t+1 个词,xtx_t 表示该句话的第 t+1t+1 个词,t[0,t]t \in [0, t]

    始终要记住这么多 AA 都是一样的,权重是一样的,x0x_0xtx_t 是一个个词,每一次的处理都依赖前一个词的处理结果,这也是 RNN 系的网络难以像 CNN 一样并行加速的原因。同时, 这就像一个递归过程,如果把求 hth_t 的公式展开写,AA 里的权重记为 WW,那么就会发现需要 ttWW 相乘,即 WtW^t,这是非常恐怖的:

    0.9100=2.6561398887587544×1050.9^{100} = 2.6561398887587544 \times 10^{-5}
    1.1100=13780.612339822381.1^{100} = 13780.61233982238

    一个不那么小的数被多次相乘之后会变得很小,一个不那么大的数被多次相乘之后会变得很大。所以,这也是普通 RNN 容易出现梯度消失/爆炸的问题的原因

    扯远了点。

    那么 LSTM 的参数很明显了,就是这个 AA 中的参数。这个 AA 内部具体是这样的:

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KODbF2C1-1603458457529)(https://i.loli.net/2020/06/03/3UDWxmOfbr7acE4.png)]

    从这张图来理解参数的数量你可能有点懵逼,一步一步来看,实际上这里面有 4 个非线性变换(3 个 门 + 1 个 tanh),每一个非线性变换说白了就是一个两层的全连接网络。重点来了,第一层是 xix_ihih_i 的结合,维度就是 embedding_size + hidden_size,第二层就是输出层,维度为 hidden_size,所以该网络的参数量就是:

    (embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size
    

    一个 cell 有 4 个这样结构相同的网络,那么一个 cell 的总参数量就是直接 × 4:

    ((embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size) * 4
    

    注意这 4 个权重可不是共享的,都是独立的网络。

    所以,一般来说,一层 LSTM 的参数量计算公式是:

    4[dh(dh+dx)+dh]4[d_h(d_h + d_x) + d_h]

    其中 4 表示有 4 个非线性映射层,d_h+d_xd\_h + d\_xUnderstanding LSTM Networks 中的 [h_t1,x_t][h\_{t-1}, x\_t] 的维度,后面的 dhd_h 表示 bias 的数量。所以,LSTM 层的参数数量只与输入维度 d_xd\_x 和输出维度 d_hd\_h 相关,和普通全连接层相同。

    那么显而易见,一层双向 LSTM 的参数量就是上述公式 × 2。

    TensorFlow 中的实现

    在 TensorFlow 中,这些 dxd_xdhd_h 如何与代码对应上呢?

    我们可以如下实现一个简单的以 LSTM 为核心的网络:

    import tensorflow as tf
    
    model = tf.keras.model.Sequential(
        tf.keras.layers.Embedding(1000, 128),
        tf.keras.layers.LSTM(units=64),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    )
    model.summary()
    

    输入如下:

    Model: "sequential"
    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    embedding_1 (Embedding)      (None, None, 128)         128000    
    _________________________________________________________________
    lstm_1 (LSTM)                (None, 64)                49408     
    _________________________________________________________________
    dense_1 (Dense)              (None, 10)                650       
    =================================================================
    Total params: 178,058
    Trainable params: 178,058
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    可以看到 TF 给出的 LSTM 层参数量是 49408。我们来根据上面的公式验证下。

    • dxd_x:输入维度,在这里就对应于 128,就是词向量维度。
    • dhd_h:输出维度,在这里就是 LSTM 的参数 64,在 TF 这里叫 units

    所以,参数量就是 4×[64×(64+128)+64]=494084 \times \left[64 \times \left(64+128\right) + 64 \right] = 49408,和 TF 给出的一样。

    另外,tf.keras.layers.LSTM() 的默认输出大小为 [batch_size, units],就是只使用最后一个 time step 的输出。假如我们想要得到每个 time step 的输出(h0,,hth_0,\cdots,h_t)和最终的 cell state(CtC_t),那么我们可以指定另外两个参数 return_sequences=Truereturn_state=True

    inputs = tf.random.normal([64, 100, 128])  # [batch_size, seq_length, embedding_size]
    whole_seq_output, final_memory_state, final_carry_state = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, return_state=True)(inputs)
    print(f"{whole_seq_output.shape=}")
    print(f"{final_memory_state.shape=}")
    print(f"{final_carry_state.shape=}")
    

    输出:

    whole_seq_output.shape=TensorShape([32, 100, 64])  # 100 表示有 100 个词,即 100 个 time step
    final_memory_state.shape=TensorShape([32, 64])
    final_carry_state.shape=TensorShape([32, 64])
    

    OK,LSTM 的参数量应该挺清晰了,欢迎在评论区留下你的想法。😋

    Reference

    END

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  • pytorch-LSTM参数计算以及输出分析

    千次阅读 2019-07-05 14:33:24
    参数计算1 首先这篇博客不是介绍LSTM原理的,因为我也不敢说我已经完全理解了LSTM。。。。。。好了,言归正传,我们开始计算lstm的参数,首先来看pytorch中公式怎么写的: it=σ(Wiixt+bii+Whih(t−1)+bhi)ft=σ...

    参数计算


      首先这篇博客不是介绍LSTM原理的,因为我也不敢说我已经完全理解了LSTM。。。。。。好了,言归正传,我们开始计算lstm中的参数,首先来看pytorch中公式怎么写的:
    it=σ(Wiixt+bii+Whiht1+bhi)(1)ft=σ(Wifxt+bif+Whfht1+bhf)(2)gt=tanh(Wigxt+big+Whght1+bhg)(3)ot=σ(Wioxt+bio+Whoht1+bho)(4)ct=ftct1+itgt(5)ht=ottanh(ct)(6)\begin{array}{ll} \\ & \bm{i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) } && (1)\\\\ & \bm{f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W_{hf} h_{t-1} + b_{hf}) }&& (2)\\\\ & \bm{g_t = \tanh(W_{ig} x_t + b_{ig} + W_{hg} h_{t-1} + b_{hg})} && (3)\\\\ & \bm{o_t = \sigma(W_{io} x_t + b_{io} + W_{ho} h_{t-1} + b_{ho}) }&& (4)\\\\ & \bm{c_t = f_t * c_{t-1} + i_t * g_t} && (5)\\\\ & \bm{h_t = o_t * \tanh(c_t)} && (6)\\ \end{array}
      这里需要注意的是pytorch没有采用拼接的方法将x 和 h进行拼接,而是分开计算,同时每个公式多了一个偏置。 当然,这对LSTM的理解无关紧要了,但是在计算参数数量上是有差别的。这里我们假设input_size=100, hidden_size=100 代码如下:

    rnn=nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=100,num_layers=1,bidirectional=False)
    for p in rnn.parameters():
        print(p.size())
    
    output:
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400])
    

      接下来我们来看这个参数是怎么计算来的。首先我们要明确一点就是我们要计算的参数是什么,我们要计算的参数是 w,b。我们知道LSTM中有三个门控制单元和一个输入单元,他们的的参数大小是一样的,所以只需要计算一个然后乘以4就行了。如果对LSTM不熟悉也可以从上面的公式里看出一共8对w,bw,b.首先我们知道 xx 是一个100维的向量,看公式:(1) 我们知道经过 sigmoidsigmoid 之后应该也是100维的向量那么从而可以推断出 WxW x 也是100维喽。那么我们就可以得到:

    W[100100]x[1001]=[1001](7)\bm{W[100*100]*x[100*1]=[100*1]\tag7}

      这样就得到了 WW 大小啦 bb 的大小同样可以推断出 bb 是100维啦。然而会有人疑问输出明明是 [400 * 100] 而不是[100 * 100]我们观察上面LSTM的前四个公式是不是一共八个 WW ,左边四个,右边四个,嗯,没错 [400 * 100] 就是分别代表左边四个 WW 的总大小,当然,[400]也就是对应的b的大小了。这里一共 40000+40000+800=80800 个参数


    注意 1


      另外说一点就是其他的博客有通过公式:4(mn+n2+n)4(mn+n^2+n) 来计算总参数,其中 m 是 input_size,n 是 hidden_size.对应我们上面例子就是 m=n=100 然后计算出 80400 个参数。为什么和上面的不一样呢。其实是一样的,我在开头也说了,pytorch 没有采用拼接的方法,并且每个公式多处一个偏置也就是一共多出 4 个。一个 100 维度也就是 400 个参数。嗯,到这里计算结束了。


    注意 2


      当网络是双层或者双向时,只需要把参数乘以2即可,但是这里要注意的是,当网络为双层双向时就需要注意了。废话不多说先看代码效果好吧,代码如下:

    rnn=nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=100,num_layers=2,bidirectional=True)
    for p in rnn.parameters():
        print(p.size())
    output:
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400, 200])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400, 200])
    torch.Size([400, 100])
    torch.Size([400])
    torch.Size([400])
    

      不知道大家注意到了没有倒数第四行和倒数第八行是[400 * 200],为什么会这样呢? 接下来,我先从pytorch给出的公式来解释,我们在计算第二层的时候其实输入x已经变了,变成多少维呢,没错是200维,forward+backward 这样,我上面说了pytorch没有采用x,hx ,h拼接的方式计算而是采用分开计算,那么先来看xx喽,我们已经知道x的维度维200 * 1,而我们想得到的输出是100那么我们就需要一个满足这个等式:

    Wi[100200]x[2001]=[1001](8)\bm{W_i[100 * 200] * x [200 * 1] = [100 * 1]\tag8}

      我们可以看出 WiW_i 是[100 * 200]。好了,接着我们来看 hhh,h 还是100维的这个是hidden_size决定的。同样的我们计算出符合等式:

    Wh[100100]h[1001]=[1001](9)\bm{W_h[100 * 100] * h [100 * 1] = [100 * 1]\tag9}

      这样 WhW_h 也就出来了为[100 * 100]
      好了分析了半天,计算总数吧,左边的 WW 也就是 WiW_i 为[100 * 200] * 4 =80000 再加上bb[100] * 4=400,嗯,左边一共是80400个参数,右边是 [100 * 100]* 4 + [100] * 4=40400.左边和右边加起来就是 120800 个参数。我们来用公式检验一下:m=200,n=100, (200 * 100+100 * 100+100)*4=120400, 至于差的400和上面的解释一样是差在 bb 上。


    输出分析


    看完下面的分析会对上面的理解更加清晰:
    首先,看看输入输出的数据的格式
    input: (seq_len,batch_size,dim)
    h0/c0: (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)

    这个是数据的输入的格式:默认 batch_first=False;
    网络的输出和输入大小差不多(主要是output的差别);
    输出是:
    output:(seq_len, batch, num_directions * hidden_size)
    hn/cn:(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)
    这里解释一下:
    output:保存每个batch最后一层的各个time_step的输出;
    hn:保存的是每个batch的每一层的最后一个time_step的输出;
    cn和hn类似只是保存的是c值。
    看下图会更清楚:
    在这里插入图片描述
    参看下面程序:

    import torch
    import torch.nn as nn
    bilstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2, bidirectional=True,batch_first=True)
    '''batch:5 seq_len:3 dim:10 '''
    input = torch.randn(5, 3, 10)
    '''(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)'''
    h0 = torch.randn(4, 5, 20)
    '''(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)'''
    c0 = torch.randn(4, 5, 20)
    output, (hn, cn) = bilstm(input, (h0, c0))
    print('output shape: ', output.shape)
    print('hn shape: ', hn.shape)
    print('cn shape: ', cn.shape)
    
    print(output[4, 2, :20])
    print(output[4, 0, 20:])
    print(hn[2, 4,:])
    print(hn[3, 4,:])
    output:
    output shape:  torch.Size([5, 3, 40])
    hn shape:  torch.Size([4, 5, 20])
    cn shape:  torch.Size([4, 5, 20])
    tensor([-0.0395, -0.2433, -0.0611,  0.0162, -0.1448, -0.0356, -0.0575,  0.0237,
             0.0697, -0.0294, -0.0441, -0.0093,  0.0053,  0.0195,  0.1096, -0.0940,
             0.0843, -0.0435,  0.0702, -0.0798], grad_fn=<SliceBackward>)
    tensor([ 0.0555, -0.1071,  0.0042, -0.0060, -0.0502,  0.0296,  0.1325, -0.3112,
             0.1473, -0.1250,  0.0804, -0.0464,  0.0957,  0.1257,  0.0913,  0.0027,
            -0.0442,  0.1325, -0.2190, -0.0221], grad_fn=<SliceBackward>)
    tensor([-0.0395, -0.2433, -0.0611,  0.0162, -0.1448, -0.0356, -0.0575,  0.0237,
             0.0697, -0.0294, -0.0441, -0.0093,  0.0053,  0.0195,  0.1096, -0.0940,
             0.0843, -0.0435,  0.0702, -0.0798], grad_fn=<SliceBackward>)
    tensor([ 0.0555, -0.1071,  0.0042, -0.0060, -0.0502,  0.0296,  0.1325, -0.3112,
             0.1473, -0.1250,  0.0804, -0.0464,  0.0957,  0.1257,  0.0913,  0.0027,
            -0.0442,  0.1325, -0.2190, -0.0221], grad_fn=<SliceBackward>)
    

    上面这个程序的最后的输出的意思是这样的:
    第一个输出:output[4, 2, :20] 代表batch=5,seq=3,:20 代表前向传播结果。
    第三个输出:hn[2, 4,:]:2代表,第二层(也就是最后一层)的前向传播结果;4,代表batch=5,
    从结果可以看出来这两个是一样的。
    二四同理。


    参考

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/39191116

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  • LSTM参数计算

    2020-07-13 16:28:08
    LSTM参数计算LSTM结构输入输出结构门结构参数计算 LSTM结构 输入输出结构 在n时刻 LSTM的输入有三个: 1.当前时刻网络的输入值Xt; 2.上一时刻LSTM的输出值ht-1; 3.上一时刻的单元状态Ct-1。 LSTM的输出有两个: 1...

    LSTM结构

    在这里插入图片描述

    输入输出结构

    在n时刻
    LSTM的输入有三个:
    1.当前时刻网络的输入值Xt;
    2.上一时刻LSTM的输出值ht-1;
    3.上一时刻的单元状态Ct-1。

    LSTM的输出有两个:
    1.当前时刻LSTM输出值ht;
    2.当前时刻的单元状态Ct。

    门结构

    门有三类:忘记门,输入门,输出门。
    1.忘记门:以一定的概率控制是否遗忘上一层的隐藏细胞状态;
    在这里插入图片描述
    2.输入门:负责处理当前序列位置的输入,更新细胞状态;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3.输出门:决定输出什么。
    在这里插入图片描述

    参数计算

    假设输入为:

    TIME_STEPS = 28		# 时间步
    INPUT_SIZE = 28		# 每个时间步的特征长度m
    CELL_SIZE = 100		# 隐藏神经元个数n
    OUTPUT_SIZE = 10	# 输出长度
    inputs = Input(shape=[TIME_STEPS,INPUT_SIZE])
    

    LSTM:

    x = LSTM(CELL_SIZE, input_shape = (TIME_STEPS,INPUT_SIZE), return_sequences=False)(inputs)
    

    输出:

    x = Dense(OUTPUT_SIZE)(x)
    x = Activation("softmax")(x)
    model = Model(inputs,x)
    

    网络参数:

    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    input_1 (InputLayer)         (None, 28, 28)            0         
    _________________________________________________________________
    lstm_1 (LSTM)                (None, 100)               51600     
    _________________________________________________________________
    dense_1 (Dense)              (None, 10)                1010      
    _________________________________________________________________
    activation_1 (Activation)    (None, 10)                0         
    =================================================================
    Total params: 52,610
    Trainable params: 52,610
    Non-trainable params: 0
    

    其中:
    总参数 = LSTM层 + Dense层 = 51600 + 1010 = 52610
    LSTM层:51600 = 4 x ((input_size+cell_size) x cell_size+cell_size) = 4x((28+100)x100+100)
    Dense层:1010 = 100 x 10 + 10

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  • LSTM的参数数量如何计算

    千次阅读 2019-01-01 17:40:48
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  • LSTM参数计算方法

    2020-12-12 11:07:13
    总体来说,假设lstm一个时间点上输入特征长度是n,输出长度是m,那么参数量是4*((n+m)*m+m)。 详细推导看这篇文章,讲得很详细很明白。
  • 参数 – input_size – hidden_size – num_layers – bias – batch_first – dropout – bidirectional 输入 – input (seq_len, batch, input_size) – h_0 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size) ...
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    一、cnn参数计算   假设输入7*7*3,卷积核3*3*2,stride=(1,1),输出是3*3*2 参数量计算:fileter_size✖️input_channel✖️output_channel 解释:参数量与输入尺寸无关,只是卷积核的参数,每一个卷积核首先...
  • LSTM参数个数计算方法

    千次阅读 2020-04-05 17:25:40
    LSTM的计算方式如下(不加偏置): 可以看到若不加偏置,该LSTM层共有4个权重参数,图中输入的一个timestep的特征大小为3(绿色单元),隐藏层输出大小为2(橙色单元),因此该LSTM层的参数个数为: n=4∗(2+3)∗2=...
  • 长期困惑与LSTM的神经元个数计算,记录一下当下的理解 A代表LSTM cell,同一个LSTM但是timestamp不同,由左图可知一个timestamp中有四个前馈神经元(黄色的,3个sigmoid和一个tanh) 图中还有一个tanh(红色的),这里...
  • DNN:LSTM的前向计算参数训练

    千次阅读 2018-11-29 17:26:55
    LSTM的参数训练和前向计算比RNNs还是稍微复杂一些。 长短时记忆网络的前向计算 前面描述的开关是怎样在算法中实现的呢?这就用到了门(gate)的概念。门实际上就是一层全连接层,它的输入是一个向量,输出是一...
  • 1. 具体在看看几个门的位置和作用 lstm理解与使用(pytorch为例) 遗忘门的构成和参数 输入门 输出门 2. 参数量计算 如何计算 LSTM 的参数
  • keras LSTM 前向计算实例

    千次阅读 2018-02-08 14:56:13
    关于LSTM的原理网上很多,被引用最多的应该就是这篇博客了Understanding LSTM Networks,它的译文也是遍布网上各个角落 使用LSTM分类mnist数据集的数字,数字图片大小28∗2828∗2828*28,每一步输入一行数据,总共...
  • Keras中的LSTM
  • 例如,设置’ ‘ num_layers=2 ‘ ‘意味着将两个LSTM堆叠在一起,形成一个’堆叠的LSTM ‘,第二个LSTM接收第一个LSTM的输出并计算最终结果。默认值:1 bias:如果’ False’,则该层不使用偏置权重’ b_ih ‘和’ b_...
  • 神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM实现代码 学习前言 我死了我死了我死了! ...
  • 如果对于参数计算过程不理解,那么对网络可能也并不是很理解。如图 上图是一个简单RNN示意图,为了方便理解,都会画成下面形式 这样就会造成一些误解,将RNN理解为t个不同模块,并且错误认为每个...
  • 先回忆一下LSTM,直接上pytorch官网公式截图: 它可以处理变长序列,每个rnn cell参数是一样,共享,就是上面列出...BiLSTM包含一个从左到右和一个从右到左并列的的序列计算。需要注意是,两个方向使用...
  • 对绝缘栅双极型晶体管参数进行分析,设计了一个基于LSTM网络绝缘栅双极型晶体管参数预测SoC硬件系统。该系统使用ARM处理器作为总控制器,控制各个子模块调用和数据传输,FPGA内通过对矩阵向量内积算法进行优化...
  • LSTM的学习

    2020-10-27 20:29:49
    记录下自己LSTM这几天卡住我的地方 1:LSTM的输入由上一个时间的细胞输出h(t-1)与这一个时间...3:一些tensorflow中LSTM的参数理解,input_timesteps表示这一个环节拥有多少个lstm的小系统,比如我现在有32492的数据,
  • NLP之简单笔记:LSTM

    2020-08-05 10:39:58
    LSTM的参数计算 一. LSTM简介 LSTM:即Long Short-tem Memory,长短期记忆神经网络,1997年就被提出来了。 传统RNN的缺点,只能保留前一时刻的t-1的memory;而LSTM通过增加了3个门(输入门,遗忘门,输出门),来...
  • LSTM参数计算 keras中若干个Cell例如LSTMCell 1.RNN循环神经网络 先来解释一下 batch_size timestep 样本数据: 小明爱学习 小王爱学习 小李爱学习 小花爱学习 通常样本数据会以(batch_size, time_step, ...
  • NER中的LSTM+CRF2.1 CRF特征定义2.2 参数估计2.3 全局正则项的计算优化参考文献 在用LSTM+CRF做命名实体识别任务时,由于pytorch框架crf需要自己实现,网上很多教程都跳过了一些关键部分导致自己难以理解。...

空空如也

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