开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在tensorflow中使用glstm(Group LSTM)单元构建双向rnn

在TensorFlow中使用GLSTM（Group LSTM）单元构建双向RNN。

GLSTM是一种改进的LSTM（长短期记忆）单元，它引入了组内连接和组间连接的概念。GLSTM的组内连接允许单元内部的信息流动，而组间连接则允许不同单元之间的信息交流。这种结构可以增强模型的记忆能力和表达能力，特别适用于处理序列数据。

双向RNN是一种RNN的变体，它同时考虑了正向和反向的序列信息。在TensorFlow中，可以通过使用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn函数来构建双向RNN。该函数接受一个前向RNN单元和一个后向RNN单元作为参数，并返回正向和反向的输出序列。

在使用GLSTM构建双向RNN时，可以将GLSTM作为前向和后向RNN单元的参数传递给tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn函数。这样，模型就可以同时考虑到正向和反向的序列信息，并且利用GLSTM的组内连接和组间连接来增强模型的记忆和表达能力。

GLSTM的优势在于能够处理长期依赖关系和序列中的局部模式。它适用于各种序列数据的建模和预测任务，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等。

腾讯云提供了多种与TensorFlow相关的产品和服务，可以帮助用户在云计算环境中使用TensorFlow进行模型训练和推理。其中，推荐的产品是腾讯云的AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine），该产品提供了强大的AI计算能力和丰富的AI模型库，可以满足各种深度学习任务的需求。

相关搜索:使用TensorFlow 2中的生成器转换存储在CSV或parquet文件中的数据以馈送Keras lstm模型使用TimeDistributed层在Keras中构建有状态RNN时出错在Keras LSTM中添加双向会导致RuntimeError(‘在使用模型之前必须编译模型’)。在TensorFlow 2.x中，我可以使用什么来代替tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTM？在双向SSL中，两个证书(客户端/服务器)都必须使用相同的工具构建如何使用xml格式的PASCAL VOC数据集在tensorflow中构建模型我想使用Tensorflow Xcode API，但是在我从源代码构建Tensorflow之后，我应该如何在C++中链接库？我正尝试在tensorflow中创建自己的RNN单元，但它不起作用网页怎么调用数据库 apmserv数据库默认密码

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

权力的游戏使用Tensorflow中的LSTM和Recurrent单元生成剧集脚本

在深入研究模型的代码和脚本以及它的训练之前，将简要介绍一下LSTM（长期短期记忆）细胞以及它们如何有用。 LSTM概念 LSTM网络是一种递归神经网络，它具有LSTM单元块代替我们的常规神经网络层。...LSTM门学习过程实施和准则将建立一个在Anna Karenina上训练的角色智能RNN，一旦训练完成并且对前者进行测试，将由权力的游戏第3季和第4季的联合脚本取代。...在这里，将构建一些字典来将字符转换为整数和从整数转换。将字符编码为整数使得它更易于用作网络中的输入以进行训练。...Cell 现在将使用RNN作为Recurrent cell功能的构建块在隐藏层中创建LSTM单元。...此处使用的示例函数是更大代码的一部分，可以在存储库中找到它以及整个笔记本和代码片段来执行自己的代码。

6071 0

TensorFlow 1.2正式发布，新增Python 3.6支持

严格来说，在tensorflow 1.1版本已经发布这个子类：第一次使用了RNNCell单元，缓存了其作用域。在接下来用到该rnncell单元时，可以重复使用同一作用域中的变量。...在TensorFlow1.1版本中，已经确保先前代码能够按照新的语义正确运行；这个版本允许更灵活地使用RNNCell，但是TensorFlow版本低于1.0.1时，可能会报错。...比如，写入：MultiRNNCell([lstm] * 5)，将会构建一个五层LSTM网络，每层共享相同的参数。...如果你原来的checkpoints中含有这样的RNN单元，这可能导致传播过程中的不兼容性，则可以使用checkpoint_convert scrip工具更改原有checkpoints中的变量名。...先前的tf.nn.rnn函数更名为tf.nn.static_rnn，双向静态和状态存储静态rnn函数也被放回tf.nn命名空间中。

7574 0

『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合

TensorFlow 算子（本身由复合算子组成，如 LSTM）融合并优化单个可执行的 TensorFlow Lite 单元中，从而在效率和性能上达到理想效果。...TensorFlow Lite 中融合算子的具体示例包括各种 RNN 算子，如单向和双向序列 LSTM、卷积（conv2d、加偏置、ReLU）以及全连接（Matmul、加偏置、ReLU）等。...RNN 转换和复合算子支持开箱即用的 RNN 转换现在，我们支持将 Keras LSTM 和 Keras 双向 LSTM 转换为复合 TensorFlow 算子。...如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子，这是最简单的方式。...在 TensorFlow 模型源代码中，使用 experimental_implements 函数注释标识复合算子并将其抽象为 tf.function。编写转换代码。

3.6K4 0

贼好理解，这个项目教你如何用百行代码搞定各类NLP模型

…） 3、RNN TextRNN - 预测下一步 TextLSTM - 自动完成 Bi-LSTM - 在长句子中预测下一个单词 4、注意力机制 Seq2Seq - 同类词转换 Seq2Seq with...基于注意力机制的双向 LSTM 作者用不到 90 行代码简单介绍了如何用双向 LSTM 与注意力机制构建情感分析模型，即使使用 TensorFlow 这种静态计算图，Tae Hwan Jung 借助高级...总的而言，模型先利用双向 LSTM 抽取输入词嵌入序列的特征，再使用注意力机制选择不同时间步上比较重要的信息，最后用这些信息判断输入句子的情感倾向。...首先对于构建双向 LSTM，我们只需要定义前向和后向 LSTM 单元（lstm_fw_cell 与 lstm_bw_cell），并传入高级 API tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...在 Tae Hwan Jung 的实现中，他只使用了两百行代码就完成了核心过程，而且大量使用类和实例的结构更能理清整体架构。这一部分主要介绍点乘注意力和 Multi-head 注意力两个类。

6132 0

TensorFlow2.0 代码实战专栏（八）：双向循环神经网络示例

/ 双向循环神经网络示例使用TensorFlow 2.0构建双向循环神经网络。...as tf from tensorflow.contrib import rnn import numpy as np # 导入MNIST数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...tensorflow定义lstm单元 # 前向单元 lstm_fw_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) #...后向单元 lstm_bw_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) # 得到lstm单元输出 try:...outputs, _, _ = rnn.static_bidirectional_rnn(lstm_fw_cell, lstm_bw_cell, x,

1.8K1 0

机器学习&人工智能博文链接汇总

做个聊天机器人 [论文] 使聊天机器人具有个性使聊天机器人的对话更有营养好玩儿的算法应用实例 5分钟构建一个自己的无人驾驶车自己动手写个聊天机器人吧自己写个 Prisma 用 TensorFlow...-11-策略网络 TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型 TensorFlow-9-词的向量表示 TensorFlow-8-详解 TensorBoard－如何调参 TensorFlow...-7-TensorBoard Embedding可视化 TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习 TensorFlow－5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数...用深度神经网络处理NER命名实体识别问题用 RNN 训练语言模型生成文本 RNN与机器翻译用 Recursive Neural Networks 得到分析树 RNN的高级应用 LSTM 详解 LSTM...用 LSTM 来做一个分类小问题用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子双向 LSTM 双向 LSTM seq2seq seq2seq 入门 seq2seq 的 keras 实现 Doc2Vec

1.3K6 0

EeSen、FSMN、CLDNN、BERT、Transformer-XL…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型（二）

在实践中，由于梯度消失的问题，训练RNN来学习长期的时间依赖性可能是很困难的。为了克服这个问题，引入LSTM单元作为RNNs的构建模块。LSTM包含具有自连接的记忆单元，以存储网络的时间状态。...因此很多时候我们往往会使用效果和LSTM相当但参数更少的GRU来构建大训练量的模型。RNN与LSTM计算复杂度较高，很难应用于较大任务，如何在不使用循环前馈的基础上更有效的对数据序列构建长依赖？...在经典的DLSTM RNNs中，不同层的单元之间的互动必须通过输出-输入连接。本文提出的Highway LSTM（HLSTM）RNN如图9所示。...在时间t的l+1层的门控函数为使用carry gate，一个HLSTM RNN在第(l+1)层计算单元状态因此，根据carry gate的输出，highway连接可以在普通LSTM层之间平滑地改变其行为...然而，在语音识别中，未来的上下文也传递信息，应该利用它来进一步增强声学模型。双向RNN通过用两个独立的隐藏层处理两个方向的数据来利用过去和未来的上下文，因此可以提高语音识别结果。

7151 0

贼好理解，这个项目教你如何用百行代码搞定各类NLP模型

…） 3、RNN TextRNN - 预测下一步 TextLSTM - 自动完成 Bi-LSTM - 在长句子中预测下一个单词 4、注意力机制 Seq2Seq - 同类词转换 Seq2Seq with...基于注意力机制的双向 LSTM 作者用不到 90 行代码简单介绍了如何用双向 LSTM 与注意力机制构建情感分析模型，即使使用 TensorFlow 这种静态计算图，Tae Hwan Jung 借助高级...总的而言，模型先利用双向 LSTM 抽取输入词嵌入序列的特征，再使用注意力机制选择不同时间步上比较重要的信息，最后用这些信息判断输入句子的情感倾向。...首先对于构建双向 LSTM，我们只需要定义前向和后向 LSTM 单元（lstm_fw_cell 与 lstm_bw_cell），并传入高级 API tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...在 Tae Hwan Jung 的实现中，他只使用了两百行代码就完成了核心过程，而且大量使用类和实例的结构更能理清整体架构。这一部分主要介绍点乘注意力和 Multi-head 注意力两个类。

7081 0

【专知荟萃08】图像描述生成Image Caption知识资料全集（入门进阶论文综述视频专家等）

模型，NIC模型的主要不同点在于抛弃RNN，使用了更复杂的LSTM；CNN部分使用了一个比AlexNet更好的卷积神经网络并加入batch normalization； CNN提取的图像特征数据只在开始输入一次...LSTM在各个时刻生成描述。...除了 SCST，此论文也改进了传统编码器 - 解码器框架中的解码器单元，基于 Maxout 网络，作者改进了 LSTM 及带注意力机制的 LSTM。...我们的研究表明这个模型还可以反向使用：以任意描述（如：白色网球鞋）作为输入，然后有效地在一个大型的图像集合中定位其所描述的概念。...在论文《Microsoft COCO Captions: Data Collection and Evaluation Server》中，作者们详细介绍了他们基于MS COCO数据集构建MS COCO

3.4K7 0

教程 | 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络

然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直接的先例可以遵循。...如果你想了解在 TensorFlow 中如何实例化 LSTM 单元，以下是受 DeepSpeech 启发的双向循环神经网络（BiRNN）的 LSTM 层示例代码： with tf.name_scope(...现在我们构建了一个简单的 LSTM RNN 网络，下一个问题是：如何继续改进它？...微软的团队和其他研究人员在过去 4 年中做出的主要改进包括：在基于字符的 RNN 上使用语言模型使用卷积神经网络（CNN）从音频中获取特征使用多个 RNN 模型组合值得注意的是，在过去几十年里传统语音识别模型获得的研究成果...模型在本教程的 Github 里，作者提供了一些介绍以帮助读者在 TensorFlow 中使用 RNN 和 CTC 损失函数训练端到端语音识别系统。

1.2K9 0

模型层layers

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。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。...SimpleRNNCell：SimpleRNN单元。和SimpleRNN在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。 AbstractRNNCell：抽象RNN单元。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。

1.4K2 0

【TensorFlow 谷歌神经机器翻译】从零开始打造属于你的翻译系统

但是，RNN模型在以下方面不同：（a）方向性——单向或双向; （b）深度——单层或多层; 和（c）类型——通常是普通RNN，长短期记忆（LSTM）或循环门单位（Gated Recurrent Unit,...RNN作为示例，并将LSTM作为一个循环单元。...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...上面的命令训练一个具有128-dim的隐藏单元和12个epoch的嵌入的2层LSTM seq2seq模型。我们使用的dropout值为0.2（保持或然率为0.8）。...其他技巧：双向 RNN 编码器的双向性通常会带来更好的性能（但由于使用了更多层，速度会有一些降低）。在这里，我们给出一个简单的例子，说明如何用单个双向层构建编码器： ?

2.1K4 0

教程 | 基于LSTM实现手写数字识别

LSTM网络构建 01 基于tensorflow实现简单的LSTM网络，完成mnist手写数字数据集训练与识别。...这个其中最重要的构建一个LSTM网络，tensorflow已经给我们提供相关的API，我们只要使用相关API就可以轻松构建一个简单的LSTM网络。...LSTM单元 lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell..., x, dtype=tf.float32) 其中： lstm_cell 表示 LSTM 的单元 num_hidden : 隐藏层节点数目 forget_bias: 遗忘门中要加上的增益偏置 outputs...: 网络输出 states：状态这样我们就构建好一个LSTM循环神经网络了，它的执行过程是很魔幻的。

1.4K3 0

TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

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。...结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。 Bidirectional：双向循环网络包装器。可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。...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。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。...AbstractRNNCell：抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。

2K2 1

NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、GPT-1…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型（一）

带有门控单元的LSTM记忆单元一个标准的神经网络单元i只由输入激活a_i和输出激活b_i组成，当使用tanh激活函数时，它们之间的关系为：门控单元将先前隐藏层、前一时间步长的当前层以及LSTM单元的内部激活...LSTM架构使用专门的记忆单元来存储信息，在寻找和利用长距离背景方面更有优势。图5展示了一个单一的LSTM存储单元。H由以下复合函数实现：图5....LSTM存储单元传统的RNNs的一个缺点是，它们只能利用以前的上下文。在语音识别中，整个语料被一次性转录，因此，需要考虑利用未来的上下文信息。...假设堆栈中的所有N层都使用相同的隐层函数，那么隐层向量序列h^n从n=1到N、t=1到T，都是反复计算的：网络输出y_t为：深度双向RNN可以通过用前向和后向序列→h^n和←h^n替换每个隐藏序列...深度RNN 图8. 深度双向长短期记忆网络(DBLSTM) 当前 SOTA！平台收录 Bi-lstm 共 3 个模型实现资源，支持的主流框架包含 PyTorch、TensorFlow 。

6222 0

如何为神经机器翻译配置一个编码器 - 解码器模型

嵌入：512 维 RNN 神经元：门控循环单元（GRU）编码器：双向编码器深度：2 层（每个方向 1 层）解码器深度：2 层注意机制：Bahdanau 风格的优化器：Adam Dropout（...RNN 神经元类型通常我们有三种类型的循环神经网络单元可以使用：简单 RNN。长短期记忆（LSTM）。门控循环单元（GRU）。...LSTM 是为解决简单 RNN 中的梯度问题而开发出来的，因为梯度问题限制了深度 RNN 的训练。而 GRU 则是为了简化 LSTM 而开发的。...结果表明，GRU 和 LSTM 明显优于简单 RNN，但从整体来看，LSTM 略胜一筹。在我们的实验中，LSTM 神经元始终比 GRU 表现得更出色。...建议：在您的模型中使用 LSTM RNN 神经元。编码器 - 解码器深度一般认为，深层网络比浅层网络有着更好的性能。关键是要在网络深度，模型能力与训练时间之间找到一个平衡点。

1.1K9 1

转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型

这一篇中我们会看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 在处理序列输入时有着较大的差异：PaddleFluid 默认支持非填充的 RNN 单元，在如何组织 mini-batch 数据提供序列输入上也简化很多...python rnnlm_fluid.py 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 TensorFlow 训练 RNN LM。...PTB数据集介绍至此，介绍完 RNN LM 模型的原理和基本结构，下面准备开始分别使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来构建我们的训练任务。...构建网络结构 PaddleFluid RNN LM 这里主要关注最核心的 LSTM 单元如何定义： def __rnn(self, input): for i in range(self.num_layers...PaddleFluid 中的所有 RNN 单元（RNN/LSTM/GRU）都支持非填充序列作为输入，框架会自动完成不等长序列的并行处理。

6873 0

深度探索：使用Python与TensorFlow打造端到端语音识别系统

本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心，深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例，帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。一、语音识别技术概览1....常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、混合高斯模型（GMM-HMM）、深度神经网络（DNN-HMM）以及近年来流行的循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）。2....模型设计与训练构建序列转导模型：如基于LSTM的CTC模型。...import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Inputfrom tensorflow.keras.models...模型架构改进：引入双向LSTM、注意力机制、Transformer等。迁移学习：利用预训练模型初始化权重，如DeepSpeech2、Wav2Vec等。2.

4741 0

RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long...RNN的变体 1.双向RNN ? 双向RNN认为otot不仅依赖于序列之前的元素，也跟tt之后的元素有关，这在序列挖掘中也是很常见的事实。 2.深层双向RNN ?...在双向RNN的基础上，每一步由原来的一个隐藏层变成了多个隐藏层。 RNN的问题所在 ? ? ? ? ?...LSTM 由于梯度消失/梯度爆炸的问题传统RNN在实际中很难处理长期依赖，而LSTM（Long Short Term Memory）则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系。...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层，1个tanh层 ?

1.6K1 0

TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码+笔记

你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...在一个新任务上微调一个预训练的模型：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py 使用 HDF5...使用 RNN（在像素的序列上）分类图像：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway...），应用 LSTM 到 IMDB 情感数据集分类任务：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py 双向 RNN...（LSTM），将一个双向 LSTM 应用到 IMDB 情感数据集分类任务：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectional_lstm.py

8613 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭