使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程，网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的特征，从而完成计算机视觉任务。 在本文中，我们将讨论如何使用深度学习方法对时序数据进行分类。...作者使用 TensorFlow 和实现并训练模型，文中只展示了部分代码，更详细的代码请查看 Github。...我们使用在序列上移动的 1 维卷积核构建卷积层，图像一般使用的是 2 维卷积核。序列任务中的卷积核可以充当为训练中的滤波器。在许多 CNN 架构中，层级的深度越大，滤波器的数量就越多。...每一个卷积操作后面都跟随着池化层以减少序列的长度。下面是我们可以使用的简单 CNN 架构。 ?...这种方式很像文本应用中的嵌入层，其中词汇从给定的词汇表中嵌入为一个向量。后面我们需要选择 LSTM 层的数量（lstm_layers），我们可以设定为 2。
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...这里我们使用LSTM来寻找最终的w_f是[h(t-1)， x(t)]的拼接。...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?...3,437,600 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 下面使用我们上面介绍的公式手动计算
作者 / mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言 这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量...，特别的是，将使用LSTM架构。...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立 首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...单元的列表，后面是一个密集层。.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .
下面你将看到如何使用简单的平均方法复制这种行为。...LSTM单元格如下所示： 计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器 首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...和回归层的参数 用三个LSTM层和一个线性回归层，用w和b表示，该层提取最后一个长短期内存单元的输出并输出对下一个时间步骤的预测。...你可以使用TensorFlow中的MultiRNNCell来封装创建的三个LSTMCell对象。此外，还可以使用dropout实现LSTM单元格，因为它们可以提高性能并减少过拟合。...输出并将其输入回归层，得到最终预测结果 首先创建TensorFlow变量（c和h），它将保持单元状态和长短期记忆单元的隐藏状态。
作者 | Susan Li 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。...现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...当到达那里时，将解释每个超参数如何工作。...双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。这有助于LSTM学习长期依赖关系。然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。...双向的输出为128，因为它在LSTM中的输出增加了一倍。也可以堆叠LSTM层，但是发现结果更糟。
模型说明 这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型，多层的模型使用Tensorflow尤其简单，下面是这个模型的图 ?...简单解释一下这个图，每个word经过embedding之后，进入LSTM层，这里LSTM是标准的LSTM，然后经过一个时间序列得到的t个隐藏LSTM神经单元的向量，这些向量经过mean pooling层之后...公式就不一一介绍了，因为这个实验是使用了Tensorflow重现了Theano的实现，因此具体的公式可以参看LSTM Networks for Sentiment Analysis这个链接。...坑1：tensor flow的LSTM实现 tensorflow是已经写好了几个LSTM的实现类，可以很方便的使用，而且也可以选择多种类型的LSTM，包括Basic、Bi-Directional等等。...不行，tensorflow也能写，但是使用tensorflow久了之后，写一些自定义的结构能力就会生疏许多，比如修改LSTM内的一些结构。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...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： ?...我们将利用 BasicLSTMCell 的一个层，将我们的 static_rnn 从中提取出来。
由于这种依赖的存在，我们使用循环神经网络来处理这种时间序列数据。 循环神经网络的结构和你之前看到的那些前馈神经网络的结构可能有一些不一样。前馈神经网络由三部分组成，输入层，隐藏层和输出层。...我们从更加技术的角度来谈谈 LSTM 单元，该单元根据输入数据 x(t) ，隐藏层输出 h(t) 。在这些单元中，h(t) 的表达形式比经典的 RNN 网络会复杂很多。...这将帮助我们去决定如何设置最大序列长度的最佳值。在前面的例子中，我们设置了最大长度为 10，但这个值在很大程度上取决于你输入的数据。 训练集我们使用的是 IMDB 数据集。...也就是前一个LSTM 隐藏层的输出是下一个LSTM的输入。堆栈LSTM可以帮助模型记住更多的上下文信息，但是带来的弊端是训练参数会增加很多，模型的训练时间会很长，过拟合的几率也会增加。...导入一个预训练的模型需要使用 TensorFlow 的另一个会话函数，称为 Server ，然后利用这个会话函数来调用 restore 函数。
如何初始化LSTM的state LSTM 需要 initial state。一般情况下，我们都会使用 lstm_cell.zero_state()来获取 initial state。...但有些时候，我们想要给 lstm_cell 的 initial state 赋予我们想要的值，而不是简单的用 0 来初始化，那么，应该怎么做呢？...需要用到LSTMStateTuple LSTMStateTuple(c ,h) 可以把 LSTMStateTuple() 看做一个op from tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn_cell_impl
一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务...，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39; 二、数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers，这个数据集记录了...cell为基础定义多层堆叠的LSTM，我们这里只有1层''' cell = rnn.MultiRNNCell([LstmCell() for _ in range(NUM_LAYERS)])...=True)# return lstm_cell '''定义LSTM模型''' def lstm_model(X, y): '''以前面定义的LSTM cell为基础定义多层堆叠的LSTM...，我们这里只有1层''' cell = rnn.MultiRNNCell([LstmCell() for _ in range(NUM_LAYERS)]) '''将已经堆叠起的LSTM
实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各种任务中取得更好的结果。同时本文还给出了 IndRNN 的 TensorFlow 实现，详见文中 GitHub 链接。...然而，在这些变体中使用双曲正切和 Sigmoid 函数作为激活函数会导致网络层的梯度衰减。因此，构建和训练基于 RNN 的深度 LSTM 或 GRU 其实存在困难。...相比之下，使用 relu 等非饱和激活函数的现有 CNN 可以堆栈到非常深的网络中 (例如，使用基本卷积层可以堆叠到 20 层以上；使用残差连接可以到 100 层以上 [12])，并且仍然在接受高效的训练...长短期记忆 ( LSTM ) 和门控循环单元 ( GRU ) 被用来解决这些问题，但是双曲正切函数和 sigmoid 函数的使用会导致层上梯度衰减。因此，构建可有效训练的深度网络颇具挑战性。...此外，作者表示该实现使用 Python 3.4 和 TensorFlow 1.5 完成，所以我们可以在该环境或更新的版本测试。
, h1 = lstm_cell.call(inputs, h0) print(h1.h) # shape=(32, 128) print(h1.c) # shape=(32, 128) 二、学习如何一次执行多步...三、学习如何堆叠RNNCell：MultiRNNCell 很多时候，单层RNN的能力有限，我们需要多层的RNN。...在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，相应的示例程序如下： import tensorflow as tf import...) for _ in range(3)]) # 3层RNN 这个代码在TensorFlow 1.2中是可以正确使用的。...这个完整版的LSTM可以定义peephole，添加输出的投影层，以及给LSTM的遗忘单元设置bias等，可以参考其源码（地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...三、学习如何堆叠 RNNCell：MultiRNNCell 很多时候，单层 RNN 的能力有限，我们需要多层的 RNN。...在 TensorFlow 中，可以使用 tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 函数对 RNNCell 进行堆叠，相应的示例程序如下： import tensorflow as tf import...([get_a_cell() for _ in range(3)]) # 3 层 RNN 这个代码在 TensorFlow 1.2 中是可以正确使用的。...这个完整版的 LSTM 可以定义 peephole，添加输出的投影层，以及给 LSTM 的遗忘单元设置 bias 等，可以参考其源码（地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow
本文使用Keras实现双层LSTM进行风暴预测，是一个二分类任务。 模型构建思路 为什么使用 LSTM？ LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的 RNN（循环神经网络），它能够有效地处理长期依赖问题。...第一层 LSTM 输出整个序列，以便提供丰富的上下文信息给下一层。 第二层 LSTM 从中提取更高层次的特征，并进一步压缩信息。 为什么堆叠多个 LSTM 层？...多层 LSTM 结构通常能帮助模型学习更加复杂的模式。每一层 LSTM 都能提取更高层次的特征，堆叠的 LSTM 层可以提升模型的表达能力，捕获更加复杂的时间序列特征。...为什么使用 ReLU 和 Sigmoid 激活函数？ ReLU 在全连接层中使用能够帮助加速训练，避免梯度消失问题，同时增强模型的非线性表达能力。...深层网络：堆叠的 LSTM 层让网络具备了更强的学习能力，能够从原始数据中提取复杂的特征。
这也是目前很多研发团队都在思考如何解决的难题。 一般在我们借助 TensorFlow、MXNet、和 Caffe2 等框架构建深度学习模型后，它在服务器训练与推断往往会有非常好的效果。...在构建这样的输入法引擎过程中，kika 不仅需要考虑使用 LSTM 还是 GRU 来实现高效的语言模型，同时还需要探索如何使整个方案更轻量化以及如何快速的进行部署。...这一套早期方案使用 LSTM 语言模型根据上下文预测当前词，而键码部分仍然使用传统基于 n-gram 和字典等的解决方案。...黄康说：「TensorFlow Mobile 有一个非常好的优势，即它在底层使用了一套很成熟很稳定的矩阵运算库。...kika 也曾尝试使用 TensorFlow 封装的压缩方法，但仍发现一些难以解决的问题，因此他们最终使用 k-means 方法重新构建参数量化而解决包体增大的问题。
本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100（Pascal）和 V100（Volta）GPU 的加速性能，且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好...这允许 LSTM 在输入数据中学习高度复杂的长期依赖关系，因此也十分适用于学习时序数据。此外，LSTM 也可以堆叠多层网络形成更复杂的深度神经网络。...TensorFlow TensorFlow 是一个谷歌维护的开源深度学习框架，它使用数据流图进行数值计算。...基准测试 我们的基准性能测试使用含有多个神经元的单隐藏层网络架构，其中隐藏层的单元为分别为原版 RNN（使用 TensorFlow 中的 BasicRNNCell）和 LSTM（使用 TensorFlow...一个深度学习模型大概会依据 32 个以前样本的状态而预测未来的输出，因此我们修正隐藏层中 RNN/LSTM 单元的数量以执行基线测试。
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 下面给出的图像显示了门如何操作以及每个门所涉及的数学方程，这使得它们的功能变得重要且可执行。 ?...创建输入 将首先为训练数据和目标创建输入占位符以及用于丢失层的占位符。...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。...source=post_page--------------------------- 权力的游戏NewScript时间 让LSTM嚎叫Dracrys 现在已经学会了如何使用LSTM生成新书，只需下载每集的字幕并将它们拼凑在一起形成一个季节
[新增内容：今天写代码的时候，如果使用state_is_tuple=True, 那么 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32...state_is_tuple=False,不知0.11.0会不会正常 feed_dict={ initial_state:state }) ] LSTM & GRU 基本LSTM tensorflow...，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(cells, state_is_tuple=False),这里多层的意思上向上堆叠...cell一个个堆叠起来，如果使用cells=[cell]*4的话，就是四曾，每层cell输入输出结构相同 #如果state_is_tuple:则返回的是 n-tuple，其中n=len(cells):...states:[batch_size, 2*len(cells)]或[batch_size,s] #outputs输出的是最上面一层的输出，states保存的是最后一个时间输出的states 法二 outputs
核心交换机的四大关键技术包括链路聚合、冗余、堆叠和热备份，它们共同保障了网络的高性能和高可用性。...本文将介绍深度学习模型在故障检测中的核心应用，并结合代码示例，展示如何基于深度学习构建智能故障检测系统。...使用优化算法训练模型，调整超参数以提高模型性能。模型部署与应用将训练好的模型部署到实际场景中，对实时数据进行监控。...三、代码实现：基于LSTM的故障检测以下示例展示如何使用Python和TensorFlow构建一个基于LSTM的故障检测模型。LSTM特别适合处理时间序列数据，例如传感器信号。1....构建LSTM模型from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import tensorflow.contrib.slim.nets as...使用tf.Variable而不是使用tf.placeholder，这是因为要确保它是可训练的。当我们需要时，仍然可以输入它。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。
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