AI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语，都离不开一种特殊的循环神经网络（RNN）：长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）。
循环神经网络（RNN）很大程度上会受到短期记忆的影响，如果序列足够长，它们将很难将信息从早期时间步传递到靠后的时间步。因此，如果你试图处理一段文字来做预测，RNN 可能从一开始就遗漏掉重要的信息。
大家好，欢迎来到 LSTM 和 GRU 的图解指南。在本文中，Michael 将从 LSTM 和 GRU 的背后的原理开始，然后解释令 LSTM 和 GRU 具有优秀性能的内部机制。如果你想了解这两个网络背后发生了什么，这篇文章就是为你准备的。
▌短时记忆 RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降，如果梯度值变得非常小，就不会继续学习。
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn、周翔 当前 seq2seq （序列到序列）学习惯用的方法是，借助 RNN（循环神经网络）将输入序列转变为变长输出序列（variable length output sequence），而 FAIR （Facebook AI Research）则提出了一种完全基于 CNN （卷积神经网络）的架构。相比循环模型，其训练过程中所有元素的计算都可以完全并行化，GPU 硬件的性能可以得到更好的利用；而且，由于非线性的数量是固定的并且不受输入
选自THE ASIMOV INSTITUTE 作者：FJODOR VAN VEEN 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 2016 年 9 月，Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章（详见图文并茂的神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系 ），全面盘点了神经网络的大量框架，并绘制了直观示意图进行说明。近日，他又发表了一篇题为《The Neural Network Zoo Prequel:Cells and Layers》文章，该文是其上篇文章的前篇，
本文介绍了一种用于对话的摘要生成方法，该方法利用强化学习从原始对话中提取关键信息并生成简洁的摘要。首先，通过编码器将原始对话转换为向量表示，然后使用解码器生成摘要。在训练过程中，使用强化学习中的策略网络来评估解码器生成的摘要的奖励，以优化摘要的生成。实验结果表明，该方法能够有效地从原始对话中提取关键信息并生成简洁的摘要，同时具有良好的泛化能力。
假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”，我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会，并且这些信息一直存在于我们的记忆中，那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。
【新智元导读】 此前介绍的神经网络动物园让大家大饱眼福，看到了各种各样的神经网络模型。今天带来更为基础的介绍：组成神经网络模型的基本单元和层是怎么样的？通过信息图表，作者介绍了最基础的单元、长短期记
一年前看LSTM，感觉非常复杂难理解，如今再看，感觉似乎简单清晰了许多，此处做个简单记录。
Prerequisite: Gated Recurrent Unit(GRU) Long Short term memory unit(LSTM)
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 中文翻译作者博客：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_
LSTM（The Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）已成为深度学习的主流之一，并作为循环神经网络（RNN，recurrent neural networks）的一种更好的变体而被广泛应用。但是随着机器学习研究的加速，各种方法的更迭越来越快，LSTM似乎已经开始变得落伍。
和我们人一样，RNN虽然擅长处理序列问题，但它也只能记住重要的短时信息，对于长时间的信息它则很难处理。也就是说，如果一条序列足够长，那它将很难把信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你准备进行一个文本预测任务，RNN 可能会遗漏一些间隔时间较长的重要信息。为什么会如此？因为RNN在反向传播的过程中，会面临梯度消失的问题，即梯度会随着时间推移慢慢下降。当梯度变得足够小，它就不会再进行学习。而LSTM和GRU就是短时记忆问题的解决方案。因为它们内部具有一些“门”可以调节信息流。这些“门”知道序列中哪些重要的数据是需要被保留，而哪些是需要被删除的。随后它可以沿着长链序列传递相关信息以进行预测，这也是为什么LSTM和GRU在后来的实际应用中越来越受欢迎的原因。
在上一篇文章里，小编给大家概括地介绍了下神经网络的历史和应用。这次，小编要给大家细细讲解下神经网络的组成，和几种常见神经网络的模型及其适用领域。 基本组成 顾名思义，神经网络算法有两大最主要的组成部分：神经元和神经元之间的网络连接。 我们知道，人类大脑的思考是依靠多个神经元之间神经冲动的传导来实现的。每个神经元可以接受多个神经元输入的神经冲动，并转化为自己的神经冲动并传播给多个其它的神经元。 在模拟神经网络的过程中，我们也可以建立以下的数学模型： 我们将每个神经元看成是一个具有多个输入的函数 G(x), x
分享一篇视频超分辨率的论文 Revisiting Temporal Modeling for Video Super-resolution，其为BMVC 2020 论文，该文的结果目前在视频超分的几个数据集上都是排名第一，代码已开源。
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。LSTM就是具备了这一特性。
许多应用涉及时间依赖，或基于时间依赖。这表示我们当前输出不仅仅取决于当前输入，还依赖于过去的输入。 RNN存在一个关键缺陷，因为几乎不可能捕获超过8或10步的关系。这个缺陷源于“ 消失梯度 ”问题，其中信息的贡献随时间在几何上衰减。 长短期存储单元（LSTM）和门控循环单元（GRU）通过帮助我们应用具有时间依赖性的网络，为消失的梯度问题提供了解决方案。 LSTM GRU 在我们探寻循环神经网络之前，先回忆一下前馈神经网络的使用过程。
循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合 RNN。与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
让我们从一个问题开始，你能理解下面这句英文的意思吗？“working love learning we on deep”，答案显然是无法理解。那么下面这个句子呢？“We love working on deep learning”，整个句子的意思通顺了！我想说的是，一些简单的词序混乱就可以使整个句子不通顺。那么，我们能期待传统神经网络使语句变得通顺吗？不能！如果人类的大脑都感到困惑，我认为传统神经网络很难解决这类问题。
距离上一次的RNN有段时间了，一方面不想写，一方面因为其他的事情被牵扯了精力，所以也就一直拖着，今天写一下LSTM，希望以一个本科生的角度能讲明白这件事。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
作者 | FJODOR VAN VEEN 编译 | AI100（ID：rgznai100） 在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。 因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在的关系开始逐渐清晰起来
首先，简要回顾一下神经网络的构成，即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源，如 CS231n 课程笔记 （https://cs231n.github.io/）。
LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。下面
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
顺序表的移位是循环移位，例如顺序表：1，2，3，4，5，6。如果左移1位，即原来的头元素移动到末尾，其它元素向左移1位，变成2，3，4，5，6，1。同理，如果右移1位，即原来的尾元素移动到头，其它元素向右移1位，变成6，1，2，3，4，5。以下是移位的多个例子：
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
噪音对比估计NOISE-CONTRASTIVE ESTIMATION (NCE)
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流，了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
C/C++中结构体(struct)知识点强化 在上一个教程中我们已经简单的阐述了什么是结构体了，为了进一部的学习结构体这一重要的知识点，我们今天来学习一下链表结构。 结构体可以看做是一种自定义的数据类型，它还有一个很重要的特性，就是结构体可以相互嵌套使用，但也是有条件的，结构体可以包含结构体指针，但绝对不能在结构体中包含结构体变量。 struct test { char name[10]; float socre; test *ne
摘 要 神经网络模型不仅功能强大，而且特别灵活，在许多困难的学习任务中均发挥着良好的作用，如图像、声音和自然语言的理解等。尽管神经网络获得了一系列的成功，但是要设计神经网络仍然十分困难。 在本篇论文中，我们在运用循环神经网络（RNN）描述神经网络模型的同时，还利用强化学习来训练该循环神经网络（RNN），以获得验证集上结构预期准确度的最大值。在 CIFAR-10 数据集上，我们所运用的方法从一开始便能设计出新的网络结构，并且在测试集精度方面可与人类发明的最佳结构相匹敌。 CIFAR-10 模型的测试误差率可
本文转自简书 原文作者：Colah 翻译：Not_GOD 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推断
本文译自 Colah 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推断后续的事件。 RNN 解决了这
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总说 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。 RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。从原理来看，它们都是源于认知语言学中的“顺序像似性”原理：文字符号与其上下文构成一个“像”，这个“像”可
RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。
循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。 1.上下文信息 回到学校，我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”，而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案，剩下的是靠随机猜测。我做了一件聪明的事情，也许你也可以尝试一下这个策略。在计数了我的“真”的答案之后，我意识到它与“假”这个答案不成比例。于是我的大部分猜测是“假”的，这样就可以平衡分配。
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。
Transformer正在席卷自然语言处理领域。 这些令人难以置信的模型正在打破多项 NLP 记录并推动最先进的技术发展。 它们被用于许多应用程序，如机器语言翻译、会话聊天机器人，甚至为更好的搜索引擎提供动力。
1）神经元（Neuron）：就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络里，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
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