事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据shape...下面的三个指定输入数据shape的方法是严格等价的： 下面三种方法也是严格等价的： ---- Merge层 多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出。...Merge层的输出是一个可以被添加到新Sequential的层对象。下面这个例子将两个Sequential合并到一起： ?...指标可以是一个预定义指标的名字（目前仅支持accuracy），也可以是一个一般的函数。 ---- 训练 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。...开始的两层LSTM返回其全部输出序列，而第三层LSTM只返回其输出序列的最后一步结果，从而其时域维度降低（即将输入序列转换为单个向量） ?
， 之所以是2d是因为LSTM是双向的， 对应位置是有两个输出的 3.4 注意流层 注意流层的作用在于在问题和上下文之间连接和熔断， 和先前其他的注意力机制不一样， 并不是直接利用上下文和问题直接组成特征向量...， 代表上下文的第t个词和问题的第j个词的相似度， ? 是一个可训练的函数， 计算出H的t列和U的j列之间的相似度。 定义 ? ， 其中w是一个6d维度的可训练的权值向量， ?...可以是一个可训练的函数， 可以是一个神经网络， 这里给出定义： ?...这里是输出为8d维度 3.5 模型层 模型层很简单， 就是一个简单的双向LSTM， 用于抽取特征， 注意到LSTM的输入输出对应关系可以是n对m， 也就是对于每一个单元的输入是8d， 输出可以选取前d个...是一个10d维度的可训练的权值向量 我们将M传到另一个LSTM之中获得另一个矩阵， 记 ? ， 同样是2d乘T的矩阵 对于结束位置的概率分布： ? 最后定义误差函数： ? 其中 ?
RNN适用于序列数据建模，典型的序列数据可以是时间序列数据，例如股票价格、天气预报等；也可以是文本序列数据，比如文本情感分析，语言翻译等。...也正因为这个时间维度的出现，所以时刻t对应DNN输入数据将来源于两部分：当前时刻t对应的4个输入特征，以及t-1时刻的输出信息，即图中粉色横向宽箭头表示的部分。...进一步地，这里的序列数据既可以是带有时间属性的时序数据，也可以是仅含有先后顺序关系的其他序列数据，例如文本序列等。...即为该隐藏层神经元的个数，在前述的股票例子中隐藏层神经元数量为3，即hidden_size=3 num_layers：虽然RNN、LSTM和GRU这些循环单元的的重点是构建时间维度的序列依赖信息，但在单个事件截面的特征处理也可以支持含有更多隐藏层的...output是区分时间维度的输出序列，记录了各时刻所对应DNN的最终输出结果，L个序列长度对应了L个时刻的输出；而h_n则只记录最后一个序列所对应的隐藏层输出，所以只有一个时刻的结果，但如果num_layers
1.1 CTPN网络结构 CTPN的网络结构图如下： image.png 原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。...这样就学习到了图像像素间的水平方向的信息，双向LSTM输出256xHxW，再经Reshape恢复形状，该特征既包含空间特征，也包含了LSTM学习到的序列特征。 4....这样设计Anchor的好处有： l 保证每一行所有的anchor之间都不重合 l y值的取值区间在[11，283]，适应场景多，可以是小文字，也可以是像广告牌那样的大字体； l 预测的时候只需要预测anchor...1.3 为什么用side-refinement 先看正anchor的连接法则是怎样的。...该阶段分别输出垂直回归的中心点垂直方向的偏移和高度的偏移（vertical coordinates），维度为b*h*w*c*k（c=2,k=10），每个anchor回归的框的得分（score），前景得分和背景得分
根据类别标签的数量，可以是2分类也可以是多分类。...在对文本进行分类时，我们一般会指定一个固定的输入序列/文本长度：该长度可以是最长文本/序列的长度，此时其他所有文本/序列都要进行填充以达到该长度；该长度也可以是训练集中所有文本/序列长度的均值，此时对于过长的文本...总之，要使得训练集中所有的文本/序列长度相同，该长度除之前提到的设置外，也可以是其他任意合理的数值。在测试时，也需要对测试集中的文本/序列做同样的处理。...把双向LSTM在每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接，作为上层单向LSTM每一个时间步长上的一个输入，最后取上层单向LSTM最后一个时间步长上的隐藏状态，再经过一个softmax层(输出层使用softamx...以上都是输出都只有⼀个通道。我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地，我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道，从而拓展卷积层中的模型参数。
需要注意的是x，y， H， T的维度必须一致，要想保证其维度一致，可以采用sub-sampling或者zero-padding策略，也可以使用普通的线性层改变维度，使其一致。...，Highway Networks第 n - 1 层的输出作为第n层的输入 ?...在HBiLSTM类的forward()函数里面我们实现Highway BiLSTM Networks的的公式 首先我们先来计算H，上文已经说过，H可以是卷积或者是LSTM，在这里，normal_fc就是我们需要的...上文提及，x，y，H，T的维度必须保持一致，并且提供了两种策略，这里我们使用一个普通的Linear去转换维度 ? 也可以采用zero-padding的策略保证维度一致 ?...维度一致之后我们就可以根据我们的公式来写代码了： ? 最后的information_flow就是我们的输出，但是，还需要经过转换维度保证维度一致。
它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以是 Optimizer 类的实例。详见：optimizers。 损失函数 loss，模型试图最小化的目标函数。...它可以是现有损失函数的字符串标识符，如 categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。 评估标准 metrics。...评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。...前两个 LSTM 返回完整的输出序列，但最后一个只返回输出序列的最后一步，从而降低了时间维度（即将输入序列转换成单个向量）。 ?...(LSTM(32, return_sequences=True)) # 返回维度为 32 的向量序列 model.add(LSTM(32)) # 返回维度为 32 的单个向量 model.add(Dense
前言：为什么有BP神经网络、CNN，还需要RNN?...活动，也就是： 以此类推，可得： 其中f可以是tanh,relu,sigmoid等激活函数，g通常是softmax也可以是其他。...对于每一时刻t的RNN网络，网络的输出ot都会产生一定误差et，误差的损失函 数，可以是交叉熵也可以是平方误差等等。...LSTM可以通过gates(“门”)结构来去除或者增加“细胞状态”的信息 包含一个sigmoid神经网络层次和一个pointwist乘法操作 Sigmoid层输出一个0到1之间的概率值，描述每个部分有多少量可以通过...首先运行一个sigmoid层来确定细胞状态的那个部分将输出 使用tanh处理细胞状态得到一个-1到1之间的值，再将它和sigmoid门的输出相乘，输出 程序确定输出的部分。
其中每一层的y都是经过softmax的输出，这个输出基于前面一层的输出和本层的输入进行判断。 损失函数L即和logistic回归的计算方式一致。 ?...另外，记忆单元c可以是向量，门的维度和记忆单元的维度一样，这样可以在不同维度记忆不同序列的关键内容，保证一句话的多个关键内容可以往后传递。...五、LSTM 长短时记忆网络（Long Short Term Memory），简称LSTM，是另一种网络模型，也可以保证记忆单元可以往后传递。...七、深层RNN 前面的RNN都是单层计算就得到结果，实际上，也可以经过多层次的运算，如下图所示： ? 但是实际上，三层左右对于RNN已经很多，因为其将输入拆成了序列单独处理，已经处理的非常详细了。...有些结构中，会将某些序列单独进行多层的处理，而不再和其他序列连接，如上图的y和y的第三层之后的层。 深层RNN中的RNN，可以是普通RNN、GRU、LSTM等，也可以结合BRNN。
这里面有两个概念需要解释： ① 前馈神经网络 神经网络包括前馈神经网络和递归神经网络（也称循环神经网络）。前馈指的是网络拓扑结构上不存在环或回路；递归则允许出现环路，如LSTM。...LSTM（具体参数可参考文末链接） ② 卷积 卷积是一种数学运算方式，经常用到的卷积方式包括一维卷积和二维卷积。这里的维度指样本数据的维度。 某种程度上，一维卷积可以理解为移动平均。...一般而言，滤波器的维度要远小于输入数据的维度； 滤波器的步幅，即每次滑动的“距离”，可以是1，也可以大于1，大步幅意味着滤波器应用的更少以及更小的输出尺寸，而小步幅则能保留更多的信息； 至于填充方式，上述示例均为滤波器一旦触及输入数据的边界即停止滑动...定义占位符来存储预测值和真实标签 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # 输入 # None表示样本数量，之所以使用None，是因为 None 表示张量的第一维度可以是任意维度...，即空余维度的数据用0不全 activation = tf.nn.relu) # 激活函数选择relu print("经过卷积层2后的张量：",conv1) 输出： 经过卷积层2后的张量
LSTM的输出可以是它的最终状态（最后一个时间步的隐藏状态）或者是所有时间步的隐藏状态序列。通常，LSTM的最终状态可以被看作是输入序列的一种编码，可以被送入其他层进行下一步处理。...为了解决这个问题，通常会使用一些技巧，比如截断反向传播、梯度裁剪、残差连接等参数详解layers.LSTM 是一个带有内部状态的循环神经网络层，其中包含了多个可训练的参数。...以下是各个参数的详细说明：units：LSTM 层中的单元数，即 LSTM 层输出的维度。activation：激活函数，用于计算 LSTM 层的输出和激活门。...activity_regularizer：LSTM 层输出的正则化方法。dropout：LSTM 层输出上的 Dropout 比率。...展开可以加快RNN的速度，尽管它通常会占用更多的内存。展开仅适用于短序列。)参数计算对于一个LSTM（长短期记忆）模型，参数的计算涉及输入维度、隐藏神经元数量和输出维度。
LSTM的输出可以是它的最终状态（最后一个时间步的隐藏状态）或者是所有时间步的隐藏状态序列。通常，LSTM的最终状态可以被看作是输入序列的一种编码，可以被送入其他层进行下一步处理。...为了解决这个问题，通常会使用一些技巧，比如截断反向传播、梯度裁剪、残差连接等 参数详解 layers.LSTM 是一个带有内部状态的循环神经网络层，其中包含了多个可训练的参数。...LSTM层的输出是一个形状为**(batch_size, timesteps, units)的三维张量，其中units表示LSTM层的输出特征数**。...以下是各个参数的详细说明： units：LSTM 层中的单元数，即 LSTM 层输出的维度。 activation：激活函数，用于计算 LSTM 层的输出和激活门。...展开可以加快RNN的速度，尽管它通常会占用更多的内存。展开仅适用于短序列。 ) 参数计算 对于一个LSTM（长短期记忆）模型，参数的计算涉及输入维度、隐藏神经元数量和输出维度。
在每个时间步t（也称为一个帧），这个循环神经元接收输入x(t)以及它自己的前一时间步长 y(t-1) 的输出。 因为第一个时间步骤没有上一次的输出，所以是0。...只有1个层，1个神经元，如图15-1。不用指定输入序列的长度（和之前的模型不同），因为循环神经网络可以处理任意的时间步（这就是为什么将第一个输入维度设为None）。...然后运行紧密层，最后将输出变形为序列（即，将输出从 [批次大小 × 时间步数, 输出维度] 变形为 [批次大小, 时间步数, 输出维度] ；在这个例子中，输出维度数是10，因为紧密层有10个神经元）。...得益于填充层，每个卷积层输出的序列长度都和输入序列一样，所以训练时的目标可以是完整序列：无需裁剪或降采样。 最后两个模型的序列预测结果最好！...训练RNN的困难是什么？如何应对？ 画出LSTM单元的架构图？ 为什么在RNN中使用1D卷积层？ 哪种神经网络架构可以用来分类视频？
这不是一种有效的方法，也没捕捉到任何意义。使用嵌入法，我们可以在固定数量的维度上表示所有的单词（300似乎很多，50比较好），然后用更高维的几何去理解它们。 下面图片中有一个示例。...我们将采用一个函数，并将其应用到向量中的每个数字中，使它们都处于0和1之间（也可以是0和无穷大，视情况而定）。为什么呢？...事件可以是下一个字母n，也可以指过去的10分钟内某只股票上涨5%而不是下跌超过3%。3和4之间的权衡是：3更常见，因此容易去学习；而4更有价值，既是利润的指标，又对风险有一定约束。...我们一步一步的把这些放进一叠 LSTM 中。LSTM 记住了之前步骤中的内容，这会影响它们加工当前内容的方式。 我们将 LSTM 第一层的输出传递到了另一层。...这是一个微分函数，也就是说，如果我们的预测做出了微小的改变，我们也可以通过误差的变化而观察出来。我们的预测是可微函数的结果，SoftMax 输入到 softMax，LSTMs 都是可微分的数学函数。
Prefix/Prompt：在预训练模型的输入层或者一层增加一些可训练的虚拟tokens（也称作Prompt），只训练这些token的参数，存储时每个下游任务仅存储对应的token的参数。...层将输入的维度放缩到非常小的级别，以减少训练参数量 Nonlinearity引入非线性特征，矩阵运算 + 非线性等价于一层FFW Feedforward up-project层将输入还原到原始维度，以参与后续计算...记输入原始维度为 d ，放缩后的维度为 m ，则Feedforward down-project层参数量为 d*m+m ， Feedforward up-project层的参数量为 m*d+d ，...有读者可能这里会想到，能否把额外的参数部分添加在输入 x 和输出 y 之间呢，原作者这种方式称为 Infix-Tuning ，也进行了尝试，但实际效果不如 Prefix-Tuning 。...({h_{0:i}}:LSTM(h_{_{i:m}}))]) \end{split} \end{equation} 作者通过实验证明了通过P-Tuning的方法可以是的GPT类模型在NLU方面达到BERT
二、RBF神经网络RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下：?...而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。...其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。...，输出的结果趋于0，所以真正起作用的点还是与查询点很近的点，所以是局部逼近；而BP网络对目标函数的逼近跟所有数据都相关，而不仅仅来自查询点附近的数据。...RBF神经网络用高斯核函数时,其数据中心C可以是训练样本中的抽样，此时与svm的高斯核函数是完全等价的，也可以是训练样本集的多个聚类中心，所以他们都是需要选择数据中心的，只不过SVM使用高斯核函数时，这里的数据中心都是训练样本本身而已
根据上图，输入输出层的维度都是 即词汇表的大小，输入层每个token都是用一个one-hot vertor来表示，而输出层向量通过Softmax得出预测单词的概率分布，即由词汇表中每个词的预测概率组成的向量...隐藏层维度为 ， 是词向量的维度，是自定义的超参数。 输出层根据概率分布，选择预测概率最大的词作为预测词。 Word2Vec的两种实现方式 简略图： ?...输入的Word Vectors可以是one-hot，也可以是Word2Vec，GloVe等方法产生的词向量，也可以是随机初始化。...为什么双向LSTM会导致看见答案： 如图所示的正向LSTM，"克"是根据“扑”这个字和隐藏向量 h2 来预测出来的。...数学描述 前向的LM表达式： 后向的LM表达式： 两个LSTM的输出分别是： 前向LSTM隐藏层的输出 通过Softmax预测 ，得到前向的条件概率，后向LSTM同理。
先来看右边的结构，从下往上依次是序列数据的输入X（图中的绿色结构，可以是时间序列，也可以是文本序列等等）。...（W）输出o ，最后再经过一个非线性激活（可以是sigmoid函数或者softmax等函数）形成最后的输出y。...RNN的隐藏层可以有多层，但是RNN中我们的隐藏层一般不会设置太多，因为在横向上有很长的序列扩展形成的网络，这部分特征是我们更加关注的。最后，需要说明的是RNN可以是单向的，也可以是双向的。...必选参数hidden_size指的是隐藏层中输出特征的大小，这个是自定义的超参数。 必选参数num_layers指的是纵向的隐藏层的个数，根据实际问题我们一般可以选择1~10层。...可选参数batch_first指定是否将batch_size作为输入输出张量的第一个维度，如果是，则输入的尺寸为（batch_size， seq_length，input_size），否则，默认的顺序是
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