textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。
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。
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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。
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
笔者作为一名根正苗红的理工男，内心却常常有很多文艺青年才会有的想法，例如写首诗、做首词，甚至包括春节写副对联，空有一番愿望却胸无点墨。随着对机器学习和深度学习的了解，逐渐萌生了使用机器帮助笔者完成文艺
RNN (Recurrent Neural Network) focused on Text 专门解决文本分类问题的RNN网络
该文介绍了使用深度学习模型预测验证码的难度和可行性，并提出了基于编码器-解码器架构的解决方案。文章还介绍了两种处理序列数据的方法：使用RNN进行序列标注和用于字符级别的编码器-解码器架构。这些方法可以用于解决验证码预测问题中的字符级别分类和验证码结构预测任务。
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。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
好久没有更新cs231n的作业详解内容了，最近复习考试，利用业余时间来把LSTM完成！
在上一篇文章中简单介绍了经典RNN模型，并提到了RNN的一些缺点。LSTM（Long Short-Term Memory）解决了经典RNN不能很好地保存长时序信息的缺点，得到了更加广泛地应用。下面简单说说LSTM的流程。
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版）
长短期记忆网络（LSTM），作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能够解决神经网络中常见的梯度爆炸或梯度消失等问题，在处理序列数据方面非常有效。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
小编邀请您，先思考： 1 RNN和LSTM有什么异同？ 2 RNN的输入和输出分别是什么？ 3 如何用Python实现RNN？ 传统的机器学习方法，如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化，用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是，对于很多任务而言，这非常局限。举个例子，假如你想根据一句没说完的话，预测下一个单词，最好的办法就是联系上下文的信息。下面有两种解决方案 1.一种思路是记忆之前的分类器的状态，在这个基础上训练新的分类器，从而结合历史影响，但是这样需要大
关键时刻，第一时间送达！ 📷 参与 |王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于缺乏指标数据，预测变得非常困难。 本文以当下最火的比特币为例
▌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。
图片来源：Hacker News 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包
循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面能有很好的性能，但在训练时需要大量内存，限制了可训练的RNN模型的灵活性。
（1） 思想 改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。 （2）filter尺寸的选择 通常尺寸多为奇数（1，3，5，7）
循环神经网络（RNN）在语音识别 [1]、语言建模 [2,3] 和机器翻译 [4,5] 等多种任务上都取得了极优的性能。然而，训练 RNN 需要大量的内存。标准的训练算法是时间截断的反向传播（TBPTT）[6,7]。该算法将输入序列划分为较短的子序列 T，然后对每个子序列进行处理，并对梯度进行反向传播。如果模型隐藏状态的大小为 H，那么 TBPTT 所需的内存是 O(T H)。
使用递归神经网络（RNN）序列建模业务已有很长时间了。但是RNN很慢因为他们一次处理一个令牌无法并行化处理。此外，循环体系结构增加了完整序列的固定长度编码向量的限制。为了克服这些问题，诸如CNN-LSTM，Transformer，QRNNs之类的架构蓬勃发展。
[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-VNzZQfcM-1571916094573)(https://i.loli.net/2019/10/24/UxeLozVX72rksN1.png)]
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forward neural net，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此，大多数专家还是会达成共识：FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊人的计算功能，而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分。我们不仅能够识别个体案例，更能分析输入信息之间的整体逻辑序列。这些信息序列富含有
作者：叶虎 编辑：黄俊嘉 引言 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是神经网络家族的重要成员，而且也是深度学习领域中的得力干将，因为深度学习广泛应用的领域如语音识别，机器翻译等都有RNN的身影。与经典的神经网络不同，RNN主要解决的是样本数据为序列的建模问题，如语音序列，语言序列。因为对于序列数据来说，大部分情况下序列的每个元素并不是相互独立，其存在依赖关系，而RNN特别适合这类建模问题。本文会介绍RNN的原理及应用，并动手实现一个RNN预测模型。 RNN原理 RNN
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。
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
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来源：机器人圈 作者：BaymaxZ 本文长度为5000字，建议阅读20分钟 本文介绍RNN的重要性和先进性，并详细阐释几种用于深度学习中的RNN模型。 近年来，循环神经网络（RNN）在众多自然语言处理项目中取得重大突破得以成名。为什么RNN可以在众多机器学习方法中脱颖而出？本文编译自machinelearningmastery.com，作者是Jason Brownlee。该作者以清晰的思路概括性地介绍了RNN的重要性和先进性，并详细阐释了几种用于深度学习中的RNN模型。相信此文一定会使你对RNN的理解
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。
本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数、反向传播的应用和各种优化算法
在涉及有序数据序列的问题中，例如时间序列预测和自然语言处理，上下文对于预测输出非常有价值。可以通过摄取整个序列而不仅仅是最后一个数据点来确定这些问题的上下文。因此，先前的输出成为当前输入的一部分，并且当重复时，最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个输入。 循环神经网络（RNN）架构是用于处理涉及序列的机器学习问题的解决方案。
递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是：
上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39;
本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。
人工神经网络（ANN）的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型（Perceptron）被提出以来，人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。在这样的场景中任何自动驾驶汽车都应该能够预见行人的未来位置，并相应地调整行进路线避免碰撞。轨迹预测的问题可以看作是序列生成任务，感兴趣的是基于过去的位置来预测未来轨迹。这里提出了一种LSTM模型，即题目所说的，来学习人类的一般运动并预测其未来的轨迹。这是当时手工函数（例如social force模型）的传统方法不同的。
选自arXiv 机器之心编译 本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数
本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Jason Brownlee 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 循环神经网络(RNN)是一种人造神经网络，它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制，以维持内部的状态。 神经网络拥有“状态”以后
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