对于一些token级别的任务（如，序列标注和问答任务），就把[公式] 输入到额外的输出层中进行预测。对于一些句子级别的任务（如，自然语言推断和情感分类任务），就把C输入到额外的输出层中。...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？...Highway翻译成中文就是”高速公路“，也就是说Highway LSTM提供了一条”高速公路“，让信息(细胞状态)可以在不同层之间畅通无阻的流通。...网络运行遵循以下公式： 深度LSTM RNNs是由多层LSTM单元堆叠而成。具体来说，下层LSTM单元的输出(y_t)^l作为输入(x_t)^l+1被送入上层。...将HLSTM RNNs从单向扩展到双向。后向层遵循前向层使用的相同方程，只是t-1被t+1取代，以利用未来的帧，模型的运行时间为t=T到1。前向和后向层的输出被串联起来，形成下一层的输入。
我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意力包装 API，TensorFlow 1.2 数据迭代器 结合我们在构建循环模型和 seq2seq 模型方面的专长 提供构建最好的 NMT 模型以及复制谷歌的...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,...在这里，我们只构建一个单层LSTM，encoder_cell。在后面的部分将介绍如何构建多层 LSTM，添加 dropout，以及使用 attention。...； 包括前向和后向 op； 构建优化器，并添加训练 op。...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： ?
构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。Raw TensorFlow实现。...使用TensorFlow Eager API构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络(包含notebook和py源代码)。...构建递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。 双向LSTM(包含notebook和py源代码)。构建双向递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。...动态LSTM(包含notebook和py源代码)。构建一个递归神经网络（LSTM），执行动态计算以对不同长度的序列进行分类。 无监督 自动编码器(包含notebook和py源代码)。...语言模型（RNN-LM） 3、高级 生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard 总结 TensorFlow、Keras
向AI转型的程序员都关注了这个号 大数据挖掘DT数据分析 公众号： datadw 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。.../blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py 3 - 神经网络 多层感知器： 笔记：https://github.com/aymericdamien.../3_NeuralNetworks/recurrent_network.py 双向循环神经网络（LSTM）： 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples...使用 DASK 处理大型数据集：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py 计算机视觉 多层感知器...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
/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py 3 - 神经网络 多层感知器： 笔记：https://github.com/aymericdamien.../3_NeuralNetworks/recurrent_network.py 双向循环神经网络（LSTM）： 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples...使用 DASK 处理大型数据集：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py 计算机视觉 多层感知器...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.../layers.py 训练器，使用 TFLearn 训练器类训练任何 TensorFlow 图：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples
目前最好的方法经常使用到深层次的双向LSTM模型，通常由3-4层组成，如用于词性标注和语义角色标注 任务上。...高速公路层的灵感来源于LSTM的门函数。...我们可以看到，高速公路层其实类似于LSTM的门函数，因为它能将输入的一些信息自适应地直接传送至输出端。 高速公路层已经被用于语言模型之中，并取得了目前的最好结果，也被用于其他任务上，如语音识别 。...残留连接的方式比高速公路层更为直接，使用如下的函数： 从上述公式来看，它简单地将当前层的输入添加至输出。...编码器和解码器的层数 编码器的层数设置最好不要超过2-4层。尽管深层次的模型要优于浅层模型，但对于解码器而言，其层数最好不要超过44层。 编码方向 双向的编码器的性能要优于单向的编码器。
/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py 4：tf初学者需要尝试的神经网络 多层感知器： https://github.com.../blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py 双向循环神经网络（LSTM）： https://github.com/aymericdamien...DASK 处理大型数据集 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py 计算机视觉模型及数据集 多层感知器...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/...训练器，使用 TFLearn 训练器类训练任何 TensorFlow 图： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow
典型的层次是人工神经网络，由前向传递和后向传递组成。正向传递计算来自前一层的输入的加权和，并通过非线性函数传递结果。向后传递是通过导数链规则计算目标函数相对于多层模块堆栈权重的梯度。...他们提出了另一种离线训练的词汇表示法，可以添加到任何神经系统中。词汇表示是用120维向量计算每个单词的，其中每个元素用实体类型编码单词的相似性。...特别是，双向RNN有效地利用了特定时间范围内的过去信息（通过前向状态）和未来信息（通过后向状态）。因此，由双向RNN编码的标记将包含来自整个输入句子的证据。...每个平面NER层采用双向LSTM来捕获顺序上下文。该模型将LSTM层的输出合并到当前平面NER层中，为检测到的实体构建新的表示，然后将它们输入到下一个平面NER层。...许多基于深度学习的NER模型使用CRF层作为标签解码器，例如，在双向LSTM层和CNN层之上。
多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。 相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。...值得一提的是，今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习：...举个例子，RNN既然能继承历史信息，是不是也能吸收点未来的信息呢因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM，同时利用历史和未来的信息。...图8双向RNN 事实上，不论是那种网络，他们在实际应用中常常都混合着使用，比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层，很难说某个网络到底属于哪个类别。...如涉及版权，请联系删除！
第一个模型方法（imdb_bidirectional_lstm.py）使用了双向 LSTM（Bidirectional LSTM），它通过词序列对模型进行加权，同时采用向前（forward）传播和向后（...通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。 为了评估算法的速度，我们可以计算训练一个 epoch 所需的平均时间。...双向 LSTM 的计算速度： ? 哇，CNTK 比 TensorFlow 快很多！...由于模型简单，这两种框架的准确率几乎相同，但在使用词嵌入的情况下，TensorFlow 速度更快。（不管怎样，fasttext 明显比双向 LSTM 方法快得多！）...多层感知器（multilayer perceptron/MLP）方法（mnist_mlp.py）仅使用一个大型全连接网络，就达到深度学习魔术（Deep Learning Magic™）的效果。
How to Develop CNN-LSTMs 本节介绍了以下内容： 关于CNN-LSTM架构的起源和适合它的问题类型。 如何在Keras中实现CNN-LSTM架构。...我们希望将CNN模型应用于每个输入图像，并将每个输入图像的输出作为单个时间步长传递给LSTM。 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。...中定义一个CNN-LSTM模型，首先定义一个或多个CNN层，将它们包装在TimeDistributed层中，然后定义LSTM和输出层。...可以先定义CNN模型，然后将其添加到LSTM模型中，方法是将整个CNN层序列包装在TimeDistributed层中，如下所示: # define CNN model cnn = Sequential(...在整个CNN模型周围使用TimeDistribted包装器，这意味着LSTM将看到50个时间步长，每个时间步长显示1152个元素向量作为输入。
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。...Keras LSTM https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/LSTM Keras 双向 LSTM https://tensorflow.google.cn...文档 https://tensorflow.google.cn/lite/convert/rnn/ 注：目前，我们致力于对 TensorFlow Lite 的 LSTM 算子添加量化支持。
简要讨论一下BERT 在2018年10月，谷歌发布了一种名为BERT的新语言表示模型，它代表变形金刚的双向编码器表示。...基于双向LSTM的语言模型训练标准的从左到右的语言模型，并且还训练从右到左（反向）语言模型，该模型预测来自ELMO中的后续单词的先前单词。在ELMo中，前向语言模型和后向语言模型都有一个LSTM。...关键的区别在于，LSTM都不会同时考虑前一个和后一个令牌。 为什么BERT优于其他双向型号？ 直观地说，深度双向模型比从左到右模型或从左到右和从右到左模型的串联更严格。...遗憾的是，标准条件语言模型只能从左到右或从右到左进行训练，因为双向调节将允许每个单词在多层上下文中间接地“看到自己”。...例如： 前向，后向和蒙面语言建模 BERT还学习通过预训练来模拟句子之间的关系，这可以从任何文本语料库中生成：给定两个句子A和B，B是在语料库中A之后出现的实际下一个句子，或者只是一个随意的句子？
多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。 相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。...值得一提的是，去年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习（deep residual learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层（深度残差学习：...雷锋网 在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。...对于t时刻来说，它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了，根本就无法影响太遥远的过去。因此，之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况，在实际中，这种影响也就只能维持若干个时间戳。...因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM，同时利用历史和未来的信息。 ?
tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...多层双向rnn 多层双向rnn(cs224d) 单层双向rnn可以通过上述方法简单的实现,但是多层的双向rnn就不能使将MultiRNNCell传给bidirectional_dynamic_rnn...dynamic-rnn实现的,如果我们使用MuitiRNNCell的话,那么每层之间不同方向之间交互就被忽略了.所以我们可以自己实现一个工具函数,通过多次调用bidirectional_dynamic_rnn来实现多层的双向...RNN 这是我对多层双向RNN的一个精简版的实现,如有错误,欢迎指出 bidirectional_dynamic_rnn源码一探 上面我们已经看到了正向过程的代码实现,下面来看一下剩下的反向部分的实现.
ELMo 预训练时的网络结构图与传统语言模型有点类似，直观理解为将中间的非线性层换成了 LSTM，利用 LSTM 网络更好的提取每个单词在当前语境中的上下文信息，同时增加了前向和后向上下文信息。....与前向类似，给定 ? 经过 L 层的后向深层 LSTM 网络预测得到第 j 层的隐层输出 ? 。 ? 双向语言模型拼接前向语言模型和后向语言模型，构建前向和后向联合最大对数似然。 ? 其中， ?...为交叉熵层参数，在训练过程中这两部分参数共享。 嵌入式语言模型组合利用多层 LSTM 层的内部信息，对中心词，一个 L 层的双向语言模型计算得到 2L+1 个表达集合。 ?...直观上来说，只有15%的词被遮盖的原因是性能开销，双向编码器比单向编码器训练要慢；选80% mask，20%具体单词的原因是在 pretrain 的时候做了 mask，在特定任务微调如分类任务的时候，并不对输入序列做...A Embedding， 第二个句子添加 Sentence BEmbedding，实验中让EA =1, EB =0。
除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外，你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践（如层、估计器、数据集等）。.../3_NeuralNetworks/neural_network_raw.py 构建一个简单的神经网络（又叫作多层感知器）对 MNIST 数据集进行分类。.../blob/master/examples/3_NeuralNetworks/neural_network.py 使用 TensorFlow「层」和「估计器」API，构建简单的神经网络（又叫作多层感知器...双向循环神经网络（LSTM） 笔记本：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks.../3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.py 构建一个双向循环神经网络（LSTM）对 MNIST 数据集进行分类。
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