具有参数units=N的LSTM是否等同于具有units=1的N个并行LSTM？ - 腾讯云开发者社区

，然后生成了一个简单的训练数据集，其中X_train是一个形状为(1, 5, 1)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(1, 1)的二维数组，表示对应的输出。...其中SimpleRNN层的units参数表示隐藏单元的数量，input_shape参数表示输入序列的形状。然后，我们使用compile方法来编译模型，指定优化器为adam，损失函数为均方误差。...=max_length))model.add(LSTM(units=64))model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))# 编译模型model.compile...，然后生成了一个简单的训练数据集，其中X_train是一个形状为(n_samples, time_steps, input_dim)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(n_samples...接下来，我们构建了一个Sequential模型，通过添加GRU层和Dense层来构建GRU模型。其中GRU层的units参数表示隐藏单元的数量，input_shape参数表示输入序列的形状。

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自动机器学习：利用遗传算法优化递归神经网络

最近，在自动机器学习方面有很多工作，从选择合适的算法到特征选择和超参数调优。有几种可用的工具(例如:AutoML和TPOT)，可以帮助用户高效地执行数百个实验。...在本文中，我们将学习如何应用遗传算法(GA)来寻找一个最优的窗口大小和一些基于递归神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)单元。为此，我们将使用Keras来训练和评估时间序列预测问题的模型。...这个过程重复定义迭代的次数中重复。最后，选择一个具有最高适应度分数的解决方案作为最佳解决方案。 ? 图2 实现现在，我们对遗传算法是什么以及它如何工作有一个很好的理解。接下来，让我们开始编码。...它由7个风力发电场的标准(0-1)风能度量组成。为了简单起见，我们将使用第一个风力发电场(名为wp1)，但我鼓励读者尝试并扩展代码，以预测所有7个风力发电场的能源。...) x = LSTM(best_num_units, input_shape=(best_window_size,1))(inputs) predictions = Dense(1, activation

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NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

抽象技术很难从头开始训练，因为它们需要大量参数和数据，所以一般情况下都是用与训练的嵌入进行微调。...事实上，会编写 2 个神经网络（都具有编码器-解码器结构），一个用于训练，另一个（称为“推理模型”）通过利用训练模型中的一些层来生成预测。...N 个文档 x 序列最大长度的形状。...为了做到这一点，我们需要创建一个嵌入矩阵，以便 id N 的单词的向量位于第 N 行。...，并返回新状态以及词汇表上的概率分布（概率最高的词将是预测） . ## double the lstm units if you used bidirectional lstm lstm_units

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NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

抽象技术很难从头开始训练，因为它们需要大量参数和数据，所以一般情况下都是用与训练的嵌入进行微调。...事实上，会编写 2 个神经网络（都具有编码器-解码器结构），一个用于训练，另一个（称为“推理模型”）通过利用训练模型中的一些层来生成预测。...N 个文档 x 序列最大长度的形状。...为了做到这一点，我们需要创建一个嵌入矩阵，以便 id N 的单词的向量位于第 N 行。...= layers.Input(shape=(X_train.shape[1], lstm_units)) state_h, state_c = layers.Input(shape=(lstm_units

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如何计算LSTM层中的参数数量

每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数：每一个lstm的操作都是线性操作...，所以只要计算一个然后乘以4就可以了，下面以Forget gate为例： h(t-1) — Hidden layer unit from previous timestamps x(t) — n-dimesnional...input_dim+1) 在整个LSTM层中有四个门，所以最后的方程如下。...num_param = 4(num_units + input_dim+1) 在实际应用时，我们不只是处理单个LSTM cell。如何计算多个cell的参数?...num_params = 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个

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Kaggle Jigsaw文本分类比赛方案总结

--kaggle的Jigsaw多语言评论识别全球top15比赛心得分享题目分析这个比赛是一个文本分类的比赛，这个比赛目标是在给定文本中判断是否为恶意评论即01分类。...(lstm_units * 2, gru_units, bidirectional=True, batch_first=True) dense_hidden_units = gru_units...Neural 相较于传统神经网络的区别在于，传统 Neuron 每一个 node 输出为一个激活后的具体数值，而经过 Capsule 输出后得到的则是一个向量，乍一看感觉好好输出个数字，为什么要麻麻烦烦输出一个向量...其实这关乎于一个重点就是神经网络状态的表征，输出向量可以更丰富的表达节点提取的特征，甚至也可以其他降低网络层参数数目的目的。...因此对于同一个特征，原本 neuron 的时候我们可能需要多个 nodes 来识别，而现在我们只需要一个 vector，用 vector 中的不同维度来记录同一个特征的不同属性。

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使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...是否返回除输出之外的最后一个状态。区别 cell state 和 hidden state LSTM 的网络结构中，直接根据当前 input 数据，得到的输出称为 hidden state。...在这种参数设定下，它们俩的值相同。都是最后一个时间步的 hidden state。 state_c 是最后一个时间步 cell state结果。为什么要保留两个值一样的参数？...lstm1的最后一个时间步的值相同。...的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples, time_steps, input_dim) model = Sequential() # model.add(LSTM(input_dim

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教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

图中： 1.x_t 代表时间步 t 的输入； 2.s_t 代表时间步 t 的隐藏状态，可看作该网络的「记忆」； 3.o_t 作为时间步 t 时刻的输出； 4.U、V、W 是所有时间步共享的参数，共享的重要性在于我们的模型在每一时间步以不同的输入执行相同的任务...两个注意事项为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...num_units 可以比作前馈神经网络中的隐藏层，前馈神经网络的隐藏层的节点数量等于每一个时间步中一个 LSTM 单元格内 LSTM 单元的 num_units 数量。下图可以帮助直观理解： ?...每一个 num_units LSTM 单元都可以看作一个标准的 LSTM 单元： ?

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tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

& GRU 基本LSTM tensorflow提供了LSTM实现的一个basic版本，不包含lstm的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了lstm的扩展。...，h是等于最后一个时间的output的 #图三向上指的ht称为output #此函数返回一个lstm_cell，即图一中的一个A 如果想要设计一个多层的LSTM网络，你就会用到tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell...n-tuple，其中n=len(cells): tuple:(c=[batch_size, num_units], h=[batch_size,num_units]) 这是，网络已经搭好了，tensorflow...提供了一个非常方便的方法来生成初始化网络的state initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=) #返回[batch_size, 2...同一曾参数共享， (cell_out, state) = lstm_cell(inputs[:,time_step,:], state) outputs.append(cell_out

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Python人工智能 | 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例

人类通常记住之前发生的事情，从而帮助我们后续的行为判断，那么是否能让计算机也记住之前发生的事情呢？...RNN情感分析：当分析一个人说话情感是积极的还是消极的，就用如下图所示的RNN结构，它有N个输入，1个输出，最后时间点的Y值代表最终的输出结果。...梯度消失或梯度爆炸：在RNN中，如果你的State是一个很长的序列，假设反向传递的误差值是一个小于1的数，每次反向传递都会乘以这个数，0.9的n次方趋向于0，1.1的n次方趋向于无穷大，这就会造成梯度消失或梯度爆炸...输入控制器（write gate）: 在输入input时设置一个gate，gate的作用是判断要不要写入这个input到我们的内存Memory中，它相当于一个参数，也是可以被训练的，这个参数就是用来控制要不要记住当下这个点...= 28 # MNIST 输入图像形状 28*28 黑白图片高度为1 n_steps = 28 # time steps 输入图像的28行数据 n_hidden_units

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教你几招搞定 LSTMs 的独门绝技（附代码）

将可变长度元素同时输入到 LSTM 曾经可是一个艰巨的技术挑战，不过像 PyTorch 这样的框架已经基本解决了（ Tensorflow 也有一个很好的解决方案，但它看起来非常非常复杂）。...序列标注先来尝试一个简单的序列标注问题，在这里我们会创建一个 LSTM/GRU 模型对贾斯汀·比伯的歌词做词性标注。譬如：“is it too late now to say sorry?”..., [5, 5], [4, 5]] 技巧 1：利用填充（Padding）使 mini-batch 中所有的序列具有相同的长度。...构建模型借助 PyTorch 我们可以搭建一个非常简单的 LSTM 网络。模型的层结构如下： 1. 词嵌入层（Embedding Layer） 2. LSTM 层 3. 线性全连接层 4....现在使用 mini-batches 你可以更快地训练你的模型了！当然这还仅仅是个非常简单的 LSTM 原型。你还可以做这样一些事情来增加模型的复杂度，以此提升模型的效果： 1.

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LSTM时间序列预测中的一个常见错误以及如何修正

当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。...预测算法是这样处理时间序列的: 一个回归问题是这样的: 因为LSTM是一个回归量，我们需要把时间序列转换成一个回归问题。...下面的代码将一个简单的时间序列转换成一个准备进行多步LSTM训练的数据集: # split a univariate sequence into samples with multi-steps def..., n_steps_out 上面的这个函数，n_steps_out是固定的，所以可以由参数来选择样本的数量和训练的大小，它会计算最大可能的n_steps_in。...LSTM model model = Sequential() model.add(LSTM(units=154, activation='tanh', input_shape=(n_steps_in

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严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）

需要调整超参数N。下图展示了验证集上实际值和预测值之间的RMSE，对于不同的N值，我们将使用N=2，因为它给出了最低的RMSE。 ?...4、线性回归线性回归是对一个因变量和一个或多个自变量之间的关系进行建模的一种线性方法。我们在这里使用线性回归的方法是将线性回归模型与之前的N个值进行拟合，并用这个模型预测当前的值。...优化前后的超参数和性能如下所示： ? 下图显示了使用XGBoost方法的预测结果： ? 6、LSTM LSTM是一种深度学习模型，用于解决长序列中的梯度消失问题。...LSTM有三个门：更新门、遗忘门和输出门。更新和忘记门决定是否更新单元的每个元素。输出门决定了作为下一层的激活而输出的信息量。下面我们将使用LSTM结构。...验证集调优前后LSTM网络的超参数和性能如下所示： ? 下图显示了使用LSTM的预测： ? 研究结果及改进下面，我们在同一张图绘制上面使用的所有方法。很明显，使用线性方法的预测最差。

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基于keras的文本分类实践基于keras的文本分类实践

词袋模型的示例如下： ( 0, 0, 0, 0, .... , 1, ... 0, 0, 0, 0) 我们对词采用one-hot编码，假设总共N个词，构建N维零向量，如果文本中的某些词出现了，就在该词位置标记为...FastText 结构非常简单，在速度要求高的场景下比较适用，模型图见下： ? 其思想是把文章中所有词向量(可以加上N-gram向量)直接相加求平均，然后接一个单层神经网络来确定最后的分类。...这里利用max pooling来得到模型关注的关键词是否在整个文本中出现，以及相似的关键词和卷积核的相似度最大有多大。 ? TextCNN相比FastText来说文本信息保留更好，特征表示更全面。...搭建好网络模型后，需要对模型进行编译，确定模型的损失函数以及优化器，定义模型评估指标。然后使用fit函数对模型进行训练，需要指定的参数有输入数据，批量大小，迭代轮数，验证数据集等。..., return_sequences=True)) model.add(CuDNNLSTM(lstm_units)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid

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lstm多变量时间序列预测(时间序列如何预测)

RNN的神经元具有细胞状态/内存，并根据此内部状态处理输入，这是借助神经网络中的循环来实现的。 RNN中有“ tanh”层的重复模块，可让它们保留信息。...它是一种特殊的循环神经网络，能够学习数据的长期依赖性。之所以能够实现这一目标，是因为模型的重复模块具有相互交互的四层组合。...LSTM模块具有单元状态和三个门，这三个门为它们提供了从每个单元中选择性地学习，取消学习或保留信息的能力。 LSTM中的单元状态仅允许一些线性交互作用，从而使信息流经这些单元而不会被更改。...现在我们已经了解了LSTM模型的内部工作原理，让我们实现它。为了理解LSTM的实现，我们将从一个简单的示例开始-一条直线。让我们看看，LSTM是否可以学习直线的关系并对其进行预测。...您可以运行下面给出的代码，并使用模型参数来查看结果如何变化。

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实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合）

= 1 # MNIST data input (img shape: 28*28) n_steps = 10 # time steps n_hidden_units...y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) # 对 weights biases 初始值的定义 weights = { # shape (...16, 1) 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes])) } biases = { # shape...: # 原始的 X 2 维数据(-1,10) # X ==> (-1 batches , 10 steps, 1 inputs) X = tf.reshape(X, [-1,n_steps...,n_inputs]) #lstm_cell (-1,10,16) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias

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【DS】利用Keras长短期记忆(LSTM)模型预测股票价格

= sc.fit_transform(training_set) 使用Timesteps创建数据 LSTMs期望我们的数据具有特定的格式，通常是一个3D数组。...我们首先在60个时间步骤中创建数据，然后使用NumPy将其转换为数组。接下来，我们将数据转换为具有X_train示例、60个时间戳和每个步骤一个特征的3D维度数组。...我们使用以下参数添加LSTM层: 50个单元，也就是输出空间的维度 return_sequence =True，它决定是否返回输出序列中的最后一个输出，还是返回完整的序列 input_shape作为训练集的...1regressor = Sequential() 2 3regressor.add(LSTM(units = 50, return_sequences = True, input_shape =...(X_train.shape[1], 1))) 4regressor.add(Dropout(0.2)) 5 6regressor.add(LSTM(units = 50, return_sequences

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【GCN】图神经网络入门（二）

来表示在第 k 个输出步中第 t 传播步骤的节点向量，其中 ? 用 ? 的值更新。这里的 ? 可以是共享权值的网络，也可以是单独的网络，看目标是否需要两个网络有不同的作用。...有工作提出了对基本LSTM体系结构的两个扩展：Child-Sum Tree-LSTM和N-ary Tree-LSTM。...N-ary Tree-LSTM (Constituency Tree-LSTM) 如果树中每个节点的子节点数最多为 K ，并且这些子代可以从 1 到 K 进行排序，则可以应用 N-array Tree-LSTM...与Child-Sum Tree-LSTM相比，N-ary Tree-LSTM为每个子节点引入了单独的参数矩阵，这使模型可以了解以其子为条件的每个节点的更精细的表示。...但是，它是个简化版本——因为图中的每个节点最多具有两个传入边（来自其父级和同级前辈）。Peng等[2017]基于关系提取任务，提出了Graph LSTM的另一个变体。

2.6K2 0

RNN 在阿里DIEN中的应用

接口，所以修改了rnn.py； 0x02 Cell RNN的基本单元被称为Cell，别小看那一个小小的cell，它并不是只有1个neuron unit，而是n个hidden units。...state: state就是rnn网络中rnn cell的状态，比如说如果你的rnn定义包含了N个单元（也就是你的self.state_size是个整数N），那么在你每次执行RNN网络时就应该给一个 [...，另外还有一个参数 activation 即默认使用的激活函数，默认使用的 tanh，reuse 代表该 Cell 是否可以被重新使用。...cell参数代表一个LSTM或GRU的记忆单元，也就是一个cell。...返回一个LSTM或GRU cell，作为参数传入。

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基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类

n_inputs]) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units) outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn...last_cell = cell_list[-1] Weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([n_hidden_units, n_classes...reshape_X = tf.reshape(X_holder, [-1, n_steps, n_inputs]) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(n_hidden_units...对于神经网络模型，重要是其中的W、b这两个参数。...方法中的第2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引；如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量

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深度学习算法中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks）

自动机器学习：利用遗传算法优化递归神经网络

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NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

如何计算LSTM层中的参数数量

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