使用Keras的RNN层的return_state输出是什么 - 腾讯云开发者社区

与基本RNN (vanilla RNN)不同的是，LSTM的这些内部闸的设计可以允许整个模型使用反向传播(backpropagation)来训练模型，并避免梯度消失(gradients vanishing...在Keras深度学习库中，可以使用LSTM()类别来创建LSTM神经层。而且每一层LSTM单元都允许我们指定图层内存储单元的数量。...层中的每个LSTM单元的内部状态，通常缩写为“c”，并输出隐藏状态，通常缩写为“h”。 ?...通常，我们不需要访问单元状态，除非我们正在开发复杂的模型，其中后续神经层可能需要使用另一层的最终单元状态（例如encoder-decoder模型）来初始化其单元状态。...Keras为LSTM层提供了return_state参数，以提供对隐藏状态输出（state_h）和单元状态（state_c）的访问。

3K2 0

入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）

本文中，作者将尝试对这一问题做出简短解答；本文预设你已有一些循环网络和 Keras 的使用经验。...次要案例：当输入序列和输出序列长度相同当输入序列和输出序列长度相同时，你可以通过 Keras LSTM 或者 GRU 层（或者其中的堆栈）简单地实现模型。...注意我们抛弃了编码器 RNN 的输出，只恢复其状态。该状态在下一步中充当解码器的「语境」。另一个 RNN 层作为「解码器」：在给定目标序列先前字母的情况下，它被训练以预测目标序列的下一个字符。...我们的模型使用 teacher forcing。 3. 解码一些语句以检查模型正在工作。由于训练过程和推理过程（解码语句）相当不同，我们使用了不同的模型，虽然两者具有相同的内在层。...这是我们的模型，它利用了 Keras RNN 的 3 个关键功能： return_state 构造函数参数配置一个 RNN 层以反馈列表，其中第一个是其输出，下一个是内部的 RNN 状态。

1.4K12 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习

目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。...当输入和输出序列的长度相同时当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...下面是它的工作原理：有一个RNN层（或其堆叠）作为“编码器”：它负责处理输入序列并返回其自身的内部状态。注意，我们将丢弃编码器RNN的输出，只恢复状态。...它利用了Keras RNN的三个主要功能： return_state contructor参数，配置一个RNN层返回第一个条目是输出，下一个条目是内部RNN状态的列表。用于恢复编码器的状态。...inital_state参数，指定RNN的初始状态。用于将编码器状态传递到解码器作为初始状态。 return_sequences构造函数参数，配置RNN返回其完整的输出序列。在解码器中使用。

9564 0

Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射（层输出）和渐变

pip install keract 这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。...x 是一个numpy数组，作为输入提供给模型，在多端输入的情况下，x是List类型。我们使用Keras约定（来进行预测、适应等......）。...输出以字典形式呈现，包含输入x的每个model层的激活： { 'conv2d_1/Relu:0': np.array(...), 'conv2d_2/Relu:0': np.array(...),...键是层的名称，值是给定输入x对应的层的输出。获得权重梯度 model是一个keras.models.Model对象。 x输入数据（numpy数组）。 Keras约定。...以下是使用VGG16的另一个例子： cd examplespython vgg16.py ? 一只猫 ? VGG16的第一个卷积层的输出。

2.1K2 0

理解Keras LSTM中的参数return_sequences和return_state

return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences和return_state默认就是...return_sequences=True && return_state=False 输出全部时间步LSTM的hidden state结果。...=True) 此时，我们既要输出全部时间步的 hidden state ，又要输出 cell state。...state_h 存放的是最后一个时间步的 hidden state,state_c 存放的是最后一个时间步的 cell state 举一个输出例子，假设我们输入的时间步 time step=3： [array.../details/78501054 Understand the Difference Between Return Sequences and Return States for LSTMs in Keras

2K2 0

使用LSTM建立seq2seq模型进行语言翻译

format(len(lines))) num_samples = 20000 # 使用的语料行数 lines_to_use = lines[ : min(num_samples, len(lines)...Input, LSTM, Embedding, Dense from keras.models import Model embedding_size = 256 # 嵌入维度 rnn_size..., return_state=True) # return_state: Boolean...., initial_state=encoder_states) # 使用 encoder 输出的思想向量初始化 decoder...h, c decoder_states_inf = [state_h_inf, state_c_inf] # LSTM的输出，接 FC，预测下一个词是什么 decoder_outputs_inf =

7491 0

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

使用模型进行预测 4种基本元素： 1. 网络结构：由10种基本层结构和其他层结构组成 2. 激活函数：如relu, softmax。...Permute层：用于RNN与CNN之间的接口我们通过一张图来理解下它们之间的关系 ? ▌五步法五步法是用深度学习来解决问题的五个步骤： 1. 构造网络模型 2. 编译模型 3....使用模型进行预测在这五步之中，其实关键的步骤主要只有第一步，这一步确定了，后面的参数都可以根据它来设置。过程化方法构造网络模型我们先学习最容易理解的，过程化方法构造网络模型的过程。...再加上一个Dropout层： model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) 下面要进入全连接层输出了，这两个中间的数据转换需要一个...没啥说的，这类序列化处理的问题用的一定是RNN，通常都是用LSTM.

4134 0

Keras中的Embedding层是如何工作的

在学习的过程中遇到了这个问题，同时也看到了SO中有相同的问题。而keras-github中这个问题也挺有意思的，记录一下。...[0, 1, 2, 3, 4] [5, 1, 2, 3, 6] 在神经网络中，第一层是 Embedding(7, 2, input_length=5) 其中，第一个参数是input_dim，上面的值是...7，代表的是单词表的长度；第二个参数是output_dim，上面的值是2，代表输出后向量长度为2；第三个参数是input_length，上面的值是5，代表输入序列的长度。...一旦神经网络被训练了，Embedding层就会被赋予一个权重，计算出来的结果如下： +------------+------------+ | index | Embedding | +--...vector就是下面这个： [[0.7, 1.7], [0.1, 4.2], [1.0, 3.1], [0.3, 2.1], [4.1, 2.0]] 原理上，从keras的那个issue可以看到，在执行过程中实际上是查表

1.4K4 0

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

使用模型进行预测 4种基本元素： 1. 网络结构：由10种基本层结构和其他层结构组成 2. 激活函数：如relu, softmax。...Permute层：用于RNN与CNN之间的接口我们通过一张图来理解下它们之间的关系 ▌五步法五步法是用深度学习来解决问题的五个步骤： 1. 构造网络模型 2. 编译模型 3....使用模型进行预测在这五步之中，其实关键的步骤主要只有第一步，这一步确定了，后面的参数都可以根据它来设置。过程化方法构造网络模型我们先学习最容易理解的，过程化方法构造网络模型的过程。...再加上一个Dropout层： model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) 下面要进入全连接层输出了，这两个中间的数据转换需要一个...没啥说的，这类序列化处理的问题用的一定是RNN，通常都是用LSTM.

4775 0

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

4942 0

基于Seq2Seq结构和注意力机制的神经机器翻译

给定该列表，解码器一次生成一个输出，直到产生特殊的句子结束标记为止。我们的任务是使用中等大小的示例对语料库，为英语中的输入句子提供葡萄牙语翻译。...我们使用Seq2Seq的体系结构来构建我们的NMT模型。对于编码器RNN，我们使用预训练的嵌入，即在英语Google News 200B语料库上训练过的基于令牌的文本嵌入[4]。...因此，RNN的输入维数增加了1。RNN由一个具有1024个单位的长短期内存（LSTM）层组成。填充值在RNN中被屏蔽，因此它们将被忽略。编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。...LSTM层的输出未在Seq2Seq体系结构中使用。...我们使用RNN，这意味着每个条件概率都被建模为 ? 其中g是非线性函数，s_t是RNN的隐藏状态。对于解码器RNN，我们定义了一个嵌入层，其词汇量设置为唯一的葡萄牙语令牌的数量。

8033 0

seq2seq与Attention机制

步骤1、定义模型的输入步骤2：使用encoder的双向LSTM结构得输出a 步骤3：循环decoder的Ty次序列输入，获取decoder最后输出 1: 定义decoder第t'...如果您需要深度学习库，请使用Keras：允许简单快速的原型设计（通过用户友好性，模块化和可扩展性）编码器编码器：使用双向LSTM（隐层传递有双向值传递） from keras.layers...:RNN layer或者LSTM layer merge_mode:将RNN/LSTM的前向和后向输出值进行合并 {'sum', 'mul', 'concat', 'ave', None...: 布尔，是否返回输出以及状态值 if return_state: 第一个值是output....None 输出层 from keras.layer import Dense 指定一个普通的全连接层，并且可以指定激活函数 Dense(units, activation=None)

9522 0

TensorFlow教程：快速入门深度学习五步法（附Keras实例）

我们通过一张图来理解下它们之间的关系：点击查看大图 5步法：构造网络模型编译模型训练模型评估模型使用模型进行预测 4种基本元素：网络结构：由10种基本层结构和其他层结构组成...：嵌入层：用于第一层，输入数据到其他网络的转换 Flatten层：用于卷积层到全连接层之间的过渡 Permute层：用于RNN与CNN之间的接口五步法五步法是用深度学习来解决问题的五个步骤...：构造网络模型编译模型训练模型评估模型使用模型进行预测在这五步之中，其实关键的步骤主要只有第一步，这一步确定了，后面的参数都可以根据它来设置。...再加上一个Dropout层： model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) 下面要进入全连接层输出了，这两个中间的数据转换需要一个...没啥说的，这类序列化处理的问题用的一定是RNN，通常都是用LSTM.

1.4K3 0

如何计算 LSTM 的参数量

一层 LSTM 如下： ? 这里的xt 实际上是一个句子的 embedding（不考虑 batch 维度），shape 一般为 [seq_length, embedding_size]。...image.png 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。...(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...- Stack Overflow 理解 LSTM 网络 · Alan Lee Recurrent Neural Networks (RNN) with Keras | TensorFlow Core LSTM

2.5K2 0

深度学习基础知识（六）--LPCNet之GRU稀疏化

GRU（门控循环单元）流程GRU的整个流程如下图所示：图片H_{t-1}重置门和更新门：重置门和更新门的输入为当前时刻输入和上一个时刻隐藏状态 ,通过全连接层和激活层得到输出Z_t和 ,sigmoid...GRU（门控循环单元）实现keras实现GRU源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/v2.10.0/keras/layers/rnn/gru.py#L394...里的使用来看GRUA的参数。...通过以上介绍，GRU参数如下： X*W的权重：d（输入维度）*units（输出维度）*n_gates（3个门） H*W的权重：units*units*3（3个门）bias: 2*units...*n_gates在LPCNet的GRUA：rnn = GRU(rnn_units1, return_sequences=True, return_state=True, recurrent_activation

1.5K5 0

基于RNN的NLP机器翻译深度学习课程 | 附实战代码

项目背景在上个文章中，我们已经简单介绍了 NLP 机器翻译，这次我们将用实战的方式讲解基于 RNN 的翻译模型。...0.1 基于 RNN 的 seq2seq 架构翻译模型介绍 seq2seq 结构基于 RNN 的 seq2seq 架构包含 encoder 和 decoder，decoder 部分又分train 和...可以发现，每对翻译数据在同一行，左边是英文，右边是中文使用 \t 作为英语与中文的分界。 1.2 数据预处理使用网络训练，需要我们把数据处理成网络可以接收的格式。...print(s) #这是什么啊？...内置的 acc 无法使用 import keras.backend as K from keras.models import load_model def my_acc(y_true, y_pred

3.4K1 0

『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base）

项目背景在上个文章中，我们已经简单介绍了NLP机器翻译，这次我们将用实战的方式讲解基于RNN的翻译模型。...0.1 基于RNN的seq2seq架构翻译模型介绍 seq2seq结构基于RNN的seq2seq架构包含encoder和decoder，decoder部分又分train和inference两个过程，...可以发现，每对翻译数据在同一行，左边是英文，右边是中文使用 \t 作为英语与中文的分界。 1.2 数据预处理使用网络训练，需要我们把数据处理成网络可以接收的格式。...print(s) #这是什么啊？...内置的acc无法使用 import keras.backend as K from keras.models import load_model def my_acc(y_true, y_pred)

1.1K1 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

首先，创建LSTM层时，设置return_state=True，以便得到最终隐藏态，并将其传给解码器。因为使用的是LSTM单元，它实际返回两个隐藏态（短时和长时）。...双向RNN 在每个时间步，常规循环层在产生输出前，只会查看过去和当下的输入。换句话说，循环层是遵循因果关系的，它不能查看未来。...，第二个不使用激活函数），输出层是使用softmax激活函数的紧密层）。...下面来看看多头注意力层是什么？它的架构见图16-10。 ?...用处是什么？ Transformer架构中最重要的层是什么？它的目的是什么？什么时候需要使用采样softmax？

1.8K2 1

关于bert的输出是什么

我们在使用Bert进行微调的时候，通常都会使用bert的隐含层的输出，然后再接自己的任务头，那么，我们必须先知道bert的输出都是什么，本文接下来就具体记录下bert的输出相关的知识。...： last_hidden_state：shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size)，hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态...，它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的。...（通常用于句子分类，至于是使用这个表示，还是使用整个输入序列的隐藏状态序列的平均化或池化，视情况而定） hidden_states：这是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_hidden_states...：这也是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_attentions=True,它也是一个元组，它的元素是每一层的注意力权重，用于计算self-attention heads的加权平均值

3.2K4 0

ArcGis中的层是什么？

而最终呈现到我们面前的地图是一个由无数图层叠加起来的地图，今天我在这里就给大家讲一讲在ArcGis中的层。...可以使用FeatureLayer中的线性要素来表示道路和高速公路地块可以在MapImageLayer中显示为多边形卫星图像可以在TileLayer中显示为平铺图像从广义上讲，层可以用于以下目的：...显示地理上下文的位置查询数据显示分类和/或数字数据分析我们平常在项目中进行点位、多边形等的操作都是基于GraphicsLayer创建的图层而ArcGis则给我们提供了非常丰富的层，可以用来查询...MapImageLayer ArcGIS MapServer，ArcGIS 门户项目在单个图像中导出的点、折线、多边形、栅格可能包含嵌套的子层。...而像我们使用天地图标注层时就是自定义图层 let tdtsatelliteLayer = new this.gisConstructor.WebTileLayer({ id: "tdtAnooMarkerLayer

1.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Keras系列（4）LSTM的返回序列和返回状态的区别

入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）

十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习

Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射（层输出）和渐变

理解Keras LSTM中的参数return_sequences和return_state

使用LSTM建立seq2seq模型进行语言翻译

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

Keras中的Embedding层是如何工作的

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

基于Seq2Seq结构和注意力机制的神经机器翻译

seq2seq与Attention机制

TensorFlow教程：快速入门深度学习五步法（附Keras实例）

如何计算 LSTM 的参数量

深度学习基础知识（六）--LPCNet之GRU稀疏化

基于RNN的NLP机器翻译深度学习课程 | 附实战代码

『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base）

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

关于bert的输出是什么

ArcGis中的层是什么？

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐