该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
上一篇 seq2seq 入门 提到了 cho 和 Sutskever 的两篇论文，今天来看一下如何用 keras 建立 seq2seq。 第一个 LSTM 为 Encoder，只在序列结束时输出一个语
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]
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题，配置和应用起来可能会相当困难，即使在P
Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务，特点是输入序列和输出序列是不对齐的，比如机器翻译、自动文摘等等。
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
如果这些内置模型层不能够满足需求，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
本篇主要讲LSTM的参数计算和Keras TimeDistributed层的使用。LSTM的输入格式为：[Simples,Time Steps,Features]
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
本文结构： 为什么用双向 LSTM 什么是双向 LSTM 例子 ---- 为什么用双向 LSTM？ 单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的， 例如， 我今天不舒服，我打算____一天。 只根据‘不舒服‘，可能推出我打算‘去医院‘，‘睡觉‘，‘请假‘等等，但如果加上后面的‘一天‘，能选择的范围就变小了，‘去医院‘这种就不能选了，而‘请假‘‘休息‘之类的被选择概率就会更大。 ---- 什么是双向 LSTM？ 双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值， A 参与正向计算， A' 参
传统意义上来说，机器翻译一般使用高度复杂的语言知识开发出的大型统计模型，但是近来很多研究使用深度模型直接对翻译过程建模，并在只提供原语数据与译文数据的情况下自动学习必要的语言知识。这种基于深度神经网络的翻译模型目前已经获得了最佳效果。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Report on Text Classification using CNN, RNN & HAN 翻译 | 小猪咪、莫尔•约瑟夫、M.Y. Li
单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的， 例如，
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
最近铁柱一直在思考一个问题 ， 如何在Keras中实现RNN序列到序列(sequence-to-sequence)的预测？网上大多数资料都是做的自然语言处理方向，时序方向的开源代码大多是基于TensorFlow,看得铁柱头昏脑胀。在查阅文献时，基于Seq-Seq的双向LSTM时序多步预测表现抢眼，也不知道是不是在往SCI灌水
你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法，例如：
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
在进行自然语言处理之前，需要对文本进行处理。 本文介绍keras提供的预处理包keras.preproceing下的text与序列处理模块sequence模块
参考： 各模型完整代码 周莫烦的教学网站 这个网站上有很多机器学习相关的教学视频，推荐上去学习学习。 Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络： 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的： [导入模块
其中loss为自定义函数，使用字典{‘ctc’: lambda y_true, output: output}
特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等等。
文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题，它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。和其他的分类问题一样，文本分类的核心问题首先是从文本中提取出分类数据的特征，然后选择合适的分类算法和模型对特征进行建模，从而实现分类。当然文本分类问题又具有自身的特点，例如文本分类需要对文本进行分词等预处理，然后选择合适的方法对文本进行特征表示，然后构建分类器对其进行分类。本文希望通过实践的方式对文本分类中的一些重要分类模型进行总结和实践，尽可能将这些模型联系起来，利用通俗易懂的方式让大家对这些模型有所了解，方便大家在今后的工作学习中选择文本分类模型。
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍.
本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问。
本文介绍了自然语言处理中的seq2seq模型及其在各类任务中的应用，包括机器翻译、文本摘要、情感分析、命名实体识别和问答系统等。文章还探讨了seq2seq模型在深度学习中的重要性以及其应用前景。
使用 https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crf layer，
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954
没错，但这不是今天的重点。我们想知道的是输入特征对神经网络的预测计算有多重要。例如，通过学习时间、年龄、身高和缺席人数等几个预测因素来预测谁会通过考试。直觉上，决定学生是否通过考试的最重要的因素是学习时间。
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模，它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合，真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：
这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，网上许多方法都需要切割图片，但是楼主思索了一下感觉让模型有多个输出就可以了呀，没必要一定要切割的吧？切不好还需要损失信息啊！本文
AI 研习社按：本文作者 Slyne_D，原载于作者个人博客，雷锋网 AI 研习社已获授权。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，
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。
LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。
深度学习在近年来取得了巨大的成功，为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色，具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
原文是基于英文的命名实体识别(named entity recognition)问题，由于博主找不到相应的中文数据集(其实是没备份数据丢了，如果有同学提供，万分感谢)。因此，本文用了msra的分词数据
该数据集可以从ManyThings.org网站获得，其中的示例来自Tatoeba项目。数据集由德语和英语单词组成，打算与Anki flashcard软件一起使用。
LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
注意： 在Bidirectional中，参数merge_mode有5种选择[“sum”,”mul”,”concat”,”ave”,None],默认是“concat”模式，两个LSTM的输出沿channel维度串联。 选择None时，输出不会被结合，作为一个列表返回。
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)。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
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