第一个 LSTM 为 Encoder，只在序列结束时输出一个语义向量，所以其 "return_sequences" 参数设置为 "False" 使用 "RepeatVector" 将 Encoder 的输出...在论文 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 给出的 seq2seq 中，encoder 的隐藏层状态要传递给 decoder，而且 decoder...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation 中的 seq2seq 模型实现为：decoder 在每个时间点的语境向量都会获得一个 'peek...Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 中带有注意力机制的 seq2seq：没有隐藏状态的传播，而且
因为这是一个起正则化作用的层，该层只在训练时才有效。...编写的层以适应Keras1.0 以下内容是你在将旧版Keras实现的层调整为新版Keras应注意的内容，这些内容对你在Keras1.0中编写自己的层也有所帮助。...Keras1.0不再使用布尔值train来控制训练状态和测试状态，如果你的层在测试和训练两种情形下表现不同，请在call中使用指定状态的函数。...请确保在__init__()中设置self.supports_masking = True 如果你希望Keras在你编写的层与Keras内置层相连时进行输入兼容性检查，请在__init__设置self.input_specs...在你希望在call中获取输入shape时，该属性也比较有用。
出于这个目的，Keras提供了TimeDistributed层：它将任意层（比如，紧密层）包装起来，然后在输入序列的每个时间步上使用。...换句话说，在循环层之间使用BN层时，效果只有一点（即在图15-7中垂直使用），在循环层之内使用，效果不大（即，水平使用）。...在RNN中，层归一化通常用在输入和隐藏态的线型组合之后。 使用tf.keras在一个简单记忆单元中实现层归一化。要这么做，需要定义一个自定义记忆单元。...在简单RNN单元中，states包含一个等于上一时间步输出的张量，但其它单元可能包含多个状态张量（比如LSTMCell有长期状态和短期状态）。...这样可以保证在训练状态开始时，忘掉所有东西。 窥孔连接 在基本 LSTM 单元中，门控制器只能观察当前输入 x(t) 和前一时刻的短时状态 h(t-1)。
得到c有多种方式，最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c，还可以对最后的隐状态做一个变换得到c，也可以对所有的隐状态做变换。...Input准备 Embedding层 from keras.models import Sequential from keras.layers.embeddings import Embedding...所有的RNN中，包括simpleRNN, LSTM, GRU等等，输入输出数据格式如下： 例如这样一个数据，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示，输入数据的大小应当是（100...TimeDistributed层的作用就是把Dense层应用到这10个具体的向量上，对每一个向量进行了一个Dense操作，假设是下面这段代码： model = Sequential() model.add...层 + 增加信息 Attention Attention的思想是：每一步解码时，不仅仅要结合encoder编码出来的固定大小的向量（通读全文），还要往回查阅原来的每一个字词（精读局部），两者配合来决定当前步的输出
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...如何在LSTM上使用该装饰器，应该在何时使用？ 当您在Keras GitHub issues和StackOverflow上搜索该包装饰器层的讨论时，您的困惑将会是多个层面的。...批大小(或批尺寸，batch size)被设置为迭代次数(epoch)中的样本数量，以避免必须手动配置LSTM处于有状态(模式)和管理状态的重置，尽管(这些操作)在每个样本被显示给网络之后，为了更新权重可以很容易地完成...0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 用于序列预测的多对多LSTM(带TimeDistributed) 在本小节中，我们将使用TimeDistributed图层来处理来自LSTM隐藏层的输出。...使用TimeDistributed装饰器层时要记住两点： 输入必须(至少)是3D。
前言 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] Samples....首先理解RNN权重共享。对于LSTM，cell 的权重是共享的，这是什么意思呢？...这是指图片上三个绿色的大框，即三个 cell ，但是实际上，它只是代表了一个 cell 在不同时序时候的状态，所有的数据只会通过一个 cell，然后不断更新它的权重。...更新过程中没有参数需要学习。 输出门参数和遗忘门一样多。...keras.layers import TimeDistributed from keras.layers import LSTM # prepare sequence length = 5 seq
产生上下文向量的机制是使得RNN对捕获时间结构有用 - 上下文向量是最终时间步之后的RNN的隐藏状态或其一些功能。上述条件概率是使用链式规则计算的。 其中h是上下文向量。...最后，可以使用softmax函数计算上述等式中右边的条件概率，该函数将字符y_ {i-1}，...，y_1的单热编码矢量作为输入，递归层的输出第二RNN和上下文向量。...作为一个经验法则，我们期望堆叠层能够学习更高层次的时间表示，因此当数据具有一些层次结构时我们使用它。对于我们来说，每一层就足够了。 该模型使用Sequential（）构造，并且每次添加一个图层。...为此，我们使用TimeDistributed致密层输出一个长度为max_len_y的向量，通过它我们可以使用softmax激活函数来选择最可能的字母。...批量大小是在梯度下降算法中通过网络传递的训练集的部分的大小，之后对网络中的权重进行更新。通常批量大小设置为您的计算机内存可以处理的最大值。一个时代是通过使用这些批次的训练数据全面运行。
O(t) 由当前时刻的输入 x(t) 和上一时刻的隐藏状态h (t-1) 共同决定。...、relu; RNN的输出为：o(t) = g( V * h(t) + b2)，g为激活函数，当用于分类任务，一般用softmax; 1.3 从RNN到LSTM 但是在实际中，RNN在长序列数据处理中...改善措施：可以使用 ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。 梯度爆炸：网络层之间的梯度（值大于 1）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸，导致模型无法有效学习。...所以，如果我们能让 RNN 在接受上一时刻的状态和当前时刻的输入时，有选择地记忆和遗忘一部分内容（或者说信息），问题就可以解决了。..., # 对每一个时间点的输出都做softmax，预测下一个词的概率 tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(tokenizer.vocab_size
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。...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’ 参与反向计算。...最终的输出值 y 取决于 A 和 A’： 即正向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t－1 有关；反向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t＋1 有关： 在某些任务中，双向的 lstm 要比单向的 lstm...import Sequential from keras.layers import LSTM from keras.layers import Dense from keras.layers import...TimeDistributed from keras.layers import Bidirectional # create a sequence classification instance
… 使用CNN作为图像“编码器”是很自然的，首先对其进行图像分类任务的预训练，然后使用最后一个隐藏层作为生成句子的RNN解码器的输入。...我们需要在多个图像中重复此操作，并允许LSTM在输入图像的内部向量表示序列中使用BPTT建立内部状态和更新权重。...我们可以通过在TimeDistributed层中包装整个CNN输入模型(一层或多层)来实现这一点。这一层实现了多次应用同一层或多个层的期望结果。...另一种方法是将CNN模型中的每一层封装在TimeDistributed层中，并将其添加到主模型中，这种方法可能更易于阅读。...# configure problem size = 50 用一个单独的TimeDistributed层来定义在CNN模型中包装每个层的模型。
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。...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' 参与反向计算。 最终的输出值 y 取决于 A 和 A'： ?...即正向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t－1 有关；反向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t＋1 有关： ? ? 在某些任务中，双向的 lstm 要比单向的 lstm 的表现要好： ?...import Sequential from keras.layers import LSTM from keras.layers import Dense from keras.layers import...TimeDistributed from keras.layers import Bidirectional # create a sequence classification instance
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...一般从卷积层过渡到全连接层时使用，是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。 循环网络相关层 Embedding：嵌入层。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...RNN：RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。
编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络（RNN）来计算隐藏状态，这里我们将使用长短期记忆（LSTM）层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。...对于解码器，我们将再次使用LSTM层，以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的案例中，我们将使用西班牙语-英语对。...当返回序列为'False'时，输出是最后一个隐藏状态。 2.2-解码器 编码器层的输出将是最后一个时间步的隐藏状态。然后我们需要把这个向量输入解码器。...我们可以在一层的编码器和解码器中增加一层。我们也可以使用预训练的嵌入层，比如word2vec或Glove。最后，我们可以使用注意机制，这是自然语言处理领域的一个主要改进。...附录：不使用重复向量的编解码器 在本教程中，我们了解了如何使用RepeatVector层构建编码器-解码器。
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？...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 ，前几日做的单步预测实验，Lightgm的效果是要比单步LSTM效果好，这严重打击了我更新Keras系列的积极性...通常，只要您需要前后有顺序、有关联的数据，就可以使用它。 有多种方式来处理这样的任务，或者使用RNN或者使用一维的卷积网络。在涉及到seq-seq的任务中，一般都会涉及到自编码器。...# 注意：在输入序列长度可变的情况下，使用input_shape =（None，num_features） model.add(RNN(HIDDEN_SIZE, input_shape=(MAXLEN,...model.add(RNN(HIDDEN_SIZE, return_sequences=True)) # 对输入的每个时间片推送到密集层来对于输出序列的每一时间步，决定选择哪个字符。
Tokensize（标记字符串） 使用 Keras 的 Tokenizer 函数将每个语句转化为一个单词 id 的序列。使用该函数来标记化英文语句和法文语句。...Padding 通过使用 Keras 的 pad_sequences 函数在每个序列最后添加零以使得所有英文序列具有相同长度，所有法文序列具有相同长度。...模型 在本节中，我们将尝试各种神经网络结构。...基础 RNN 模型的验证集准确度是 0.6039。 模型 2：词嵌入 ? 词嵌入是在 n 维空间中近义词距离相近的向量表示，其中 n 表示嵌入向量的大小。我们将使用词嵌入来构建一个 RNN 模型。...模型 5：自定义深度模型 构建一个将词嵌入和双向 RNN 合并到一个模型中的 model_final。
第二部分 Keras中的神经网络层组件简介 1 简介 在对Keras的简单使用之后,本文对Keras提供的对各种层的抽象进行相对全面的概括,以对Keras有更全面的认识。...ReLU 11 Wraaper层 名称 作用 原型参数 TimeDistributed TimeDistributed(layer) Bidirectional 双向RNN包装器 Bidirectional...，只需要再理解到，在keras中，模型是可调用的，就可以使用函数模型了。...在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。...2 Keras对RNN的支持 Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模块中实现双向RNN的包装器。
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）。...有状态RNN 到目前为止，我们只使用了无状态RNN：在每个训练迭代中，模型从全是0的隐藏状态开始训练，然后在每个时间步更新其状态，在最后一个时间步，隐藏态就被丢掉，以后再也不用了。...如果让RNN保留这个状态，供下一个训练批次使用如何呢？这么做的话，尽管反向传播只在短序列传播，模型也可以学到长时规律。这被称为有状态RNN。...首先，有状态RNN只在前一批次的序列离开，后一批次中的对应输入序列开始的情况下才有意义。所以第一件要做的事情是使用序列且没有重叠的输入序列（而不是用来训练无状态RNN时的打散和重叠的序列）。...现在创建有状态RNN。首先，创建每个循环层时需要设置stateful=True。
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： [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器]...也就是第一个 batch中的最后一步与第二个 batch 中的第一步之间是有联系的。 3. 有个不同点是 TimeDistributed。...from keras.optimizers import RMSprop 在回归网络中用到的是 model.add 一层一层添加神经层，今天的方法是直接在模型的里面加多个神经层。...在训练的时候有一个小技巧，就是怎么去处理批量。 输出结果时每 500 步输出一下测试集的准确率和损失。
half_window_size + 1), border_mode='valid')(paddinglayer) conv_d = Dropout(0.1)(conv) dense_conv = TimeDistributed...(Dense(50))(conv_d) rnn_cnn_merge = merge([bilstm_d, dense_conv], mode='concat', concat_axis=2) dense...= TimeDistributed(Dense(class_label_count))(rnn_cnn_merge) crf = CRF(class_label_count, sparse_target...训练模型使用自定义CTC损失函数，重载模型时报错解决办法 使用keras训练模型，用到了ctc损失函数，需要自定义损失函数如下： self.ctc_model.compile(loss={‘ctc’:...‘，不能是别的字符 如果自定义一个函数如loss_func作为loss函数如： self.ctc_model.compile(loss=loss_func, optimizer=opt) 可以在重载时使用
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