如果我们有一个RNN，那么它的基本玩法有三种one2many, many2one, many2many。...基本玩法 如果按照命名来说，其实还有一种one2one的RNN，然而这并没有任何意义，因为这样并没有任何“循环”，还不如说是一个前馈神经网络呢。...具体来说，第一层RNN（或者双向RNN）的输出的序列，正好是第二层RNN的输入的序列，也就是说下面一层的输入将会是上面那层的输入，按照这种方式，就可以轻易的堆叠出一个多层的RNN。...但是你是否发现一个问题，LSTM/GRU所增加的记忆单元只在每一层之间有效，也就是只在水平方向存在记忆，而在多层RNN当中，上下层之间并没有类似于LSTM那样的记忆。...这时候，一个叫做Grid RNN的东西就出现了，他最大的改进就在于在堆叠RNN时，为堆叠的其他方向也增加了记忆单元。
对原文进行转码后的列表 encoded 完成了前面的数据预处理操作，接下来就是要划分我们的数据集，在这里我们使用 mini-batch 来进行模型训练，那么我们要如何划分数据集呢？...首先我们回顾一下，在 DNN 和 CNN 中，我们都会将数据分 batch 输入给神经网络，加入我们有 100 个样本，如果设置我们的 batch_size=10，那么意味着每次我们都会向神经网络输入...那么在这里就有了第二个概念 sequence_length（也叫 steps），中文叫序列长度。上图中序列长度是 3，可以看到将三个字符作为了一个序列。 有了上面两个概念，我们来规范一下后面的定义。...，要将这个输出与 softmax 全连接层建立连接，就需要对 LSTM 的输出进行重塑，变成( N * M ) × L 的一个 2D 的 tensor。...我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化
从伪代码看，这个思路相当的简洁明了：当步长超过某阈值，那就把步长缩减到这个阈值。 梯度消失问题的解决 那么如何解决梯度消失的问题呢？...上面我说的应该很清楚了，不过下面这张来自CS224N的总结更加直观，大家可以对照着图片看我上面的文字： ?...来源：CS224N 从上面的公式、我的描述以及图示中，我们可以发现，虽然LSTM结构复杂，但是「很有规律」的： 三个门的输入都一样！...这相当于卷积神经网络中常用的“skip connection”技巧。 那么信息是如何通过cell state这个管道去往诗和远方呢？...一般LSTM都应该作为我们默认的选择，因为它学习能力更强，所以当我们数据量足够，又不太在乎时间开销的话，LSTM是首选。但是，如果我们很在意模型大小，训练开销，那么就可以试试GRU。
将这个向量再连接一个全连接层最后在输出结点输出结果。如下图所示： ?...经过lookup得到我们输入序列的每个词向量，再将这些向量相加得到sum_embed 在model中，我们定义了全连接层和输出层的权重并计算结果，全连接层采用了relu作为激活函数 在loss中定义了sigmoid...先将句子进行word embedding后，传入LSTM序列进行训练，将LSTM的最后一个hidden state拿出来，加入全连接层得到最终输出结果。...那么为什么这里的filter在width上都要保持和embedding_size一致呢，其实很好理解，width代表的是词向量的大小，对于一个单词来说，其本身的词向量分割是没有意义的，卷积操作的目的是在...不同于之前的模型，这里loss上添加了全连接层权重W的L2正则。虽然Yoon Kim说加不加L2无所谓，但是我自己尝试以后发现加了L2会带来模型在test上的性能提升。
示例：句子分类 使用BERT最简单的方法就是做一个文本分类模型，这样的模型结构如下图所示： 为了训练一个这样的模型，（主要是训练一个分类器），在训练阶段BERT模型发生的变化很小。...ELMo：语境问题 上面介绍的词嵌入方式有一个很明显的问题，因为使用预训练好的词向量模型，那么无论上下文的语境关系如何，每个单词都只有一个唯一的且已经固定保存的向量化形式。...上图介绍了ELMo预训练的过程的步骤的一部分：我们需要完成一个这样的任务：输入“Lets stick to”，预测下一个最可能出现的单词，如果在训练阶段使用大量的数据集进行训练，那么在预测阶段我们可能准确的预测出我们期待的下一个单词...该模型堆叠了十二个Decoder层。...我们能否让我们的Transformer模型也具有Bi-Lstm的特性呢？
显然，这里的"循环"是最具特色的关键词。那么，如何理解"循环"二字呢？这首先要从RNN适用的任务——序列数据建模说起。...那么，当引入了时间维度，输入数据不再是4个特征，而是T×4个特征，且这T组特征具有确切的先后顺序，那么RNN要如何处理呢？...batch_first默认为False，即样本数量为第二个维度，序列长度为第一个维度，(seq_len, batch, input_size) dropout：用于控制全连接层后面是否设置dropout...input_size和hidden_size h_n和c_n，分别对应最后时刻循环单元对应的隐藏状态和细胞状态（LSTM的相邻单元之间有两条连接线，上面的代表细胞状态c_n，下面代表隐藏状态h_n），如果是...output是区分时间维度的输出序列，记录了各时刻所对应DNN的最终输出结果，L个序列长度对应了L个时刻的输出；而h_n则只记录最后一个序列所对应的隐藏层输出，所以只有一个时刻的结果，但如果num_layers
单一特征的一对一序列问题 在本节中，我们将看到如何解决每个时间步都有一个功能的一对一序列问题。...通过堆叠LSTM解决方案 现在让我们创建一个堆叠的LSTM，看看是否可以获得更好的结果。数据集将保持不变，模型将被更改。...看下面的脚本： ...print(model.summary()) 在上面的模型中，我们有两个LSTM层。注意，第一个LSTM层的参数return_sequences设置为True。......print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。事实证明，密集连接的神经网络在单个时间步长数据下表现更好。
单一特征的一对一序列问题 在本节中，我们将看到如何解决每个时间步都有一个功能的一对一序列问题。...看下面的脚本： print(model.summary()) 在上面的模型中，我们有两个LSTM层。注意，第一个LSTM层的参数return_sequences设置为True。...通过堆叠LSTM解决方案 现在，让我们创建一个具有多个LSTM和密集层的更复杂的LSTM，看看是否可以改善我们的结果： model = Sequential() print(model.summary...print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步长。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。事实证明，密集连接的神经网络在单个时间步长数据下表现更好。
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，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、...h就对应了BasicRNNCell的state_size。那么，y是不是就对应了BasicRNNCell的output_size呢？答案是否定的。...返回的隐状态是new_c和new_h的组合，而output就是单独的new_h。如果我们处理的是分类问题，那么我们还需要对new_h添加单独的Softmax层才能得到最后的分类概率输出。...Char RNN的实现已经有很多了，可以自己去Github上面找，我这里也做了一个实现，供大家参考。...TensorFlow中还有一个“完全体”的LSTM：LSTMCell。
图一 tensorflow中的BasicLSTMCell()是完全按照这个结构进行设计的，BasicLSTMCell只构建了一个时间步的计算图，下面会说到，在tf中有两种方式进行时间步展开。...，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...=False) #cells:一个cell列表，将列表中的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...[max_time, batch_size, size]如果time_major=True #sequence_length:是一个list，如果你要输入三句话，且三句话的长度分别是5,10,25,那么...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
如果你用搜索诸如“LSTM已死”和“RNN已死”之类的关键词，你会发现大量的结果，到底是不是这样呢？本文将展示RNN仍然在相关的许多实际场景中起着巨大的作用。...但是TFT是如何实现的呢？ 图5:外部静态变量对预测的影响 TFT专为集成静态元数据而设计。它使用了各种技术，这些技术在原始论文中有描述。然而，最重要的是与lstm有关。...TCN 使用扩张卷积，它在不同长度的输入序列上进行padding - 使它们能够检测不仅彼此接近而且在完全不同位置的数据之间的依赖关系。...而TCN 使用扩张卷积，对不同长度的输入序列进行padding - 使它们能够检测不仅彼此接近而且位于完全不同位置的项目之间的依赖关系。 除此之外，还使用残差连接等标准的深层CNN所使用的方法。...输入长度：TCN 和 LSTM 都能够接受可变长度输入。 内存占用：平均而言，TCN 比 LSTM 需要更多内存，因为每个序列都由多个膨胀层处理。这取决于定义每个模型变得多么复杂的超参数。
现在，随着大量的文本文档的可用性，摘要是一个更加重要的任务。 ? 那么有哪些不同的方法呢? 萃取总结 这些方法依赖于从一段文本中提取几个部分，比如短语和句子，然后将它们堆在一起创建摘要。...将所述解码器在时间步长i时的参与上下文向量与目标隐藏状态连接，生成参与隐藏向量Si，其中Si= concatenate([Si;Ci)然后将参与的隐藏向量Si送入稠密层产生yi, yi=dense(Si...删除短词 数据分布 然后，我们将分析评语和总结的长度，从而对文章的长度分布有一个总体的认识。这将帮助我们确定序列的最大长度。 ? 标记数据: 记号赋予器构建词汇表并将单词序列转换为整数序列。...LSTM只生成最后一个时间步骤的隐藏状态和单元格状态 Initial State:用于初始化第一个时间步骤的LSTM的内部状态 Stacked LSTM:Stacked LSTM有多层的LSTM堆叠在彼此之上...我鼓励您试验堆叠在彼此之上的LSTM的多个层 ? 训练和Early Stopping: 这就是在训练过程中验证损失减少的原因，我们可以推断在 epoch10之后验证损失略有增加。
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。...那么，y 是不是就对应了 BasicRNNCell 的 output_size 呢？答案是否定的。...如果我们处理的是分类问题，那么我们还需要对 new_h 添加单独的 Softmax 层才能得到最后的分类概率输出。...Char RNN 的实现已经有很多了，可以自己去 Github 上面找，我这里也做了一个实现，供大家参考。...TensorFlow 中还有一个 “完全体” 的 LSTM：LSTMCell。
当输入和输出序列的长度相同时 当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...该状态将在下一步骤中用作解码器的“上下文”或“环境”。 另外还有一个RNN层（或其堆叠）作为“解码器”：在给定目标序列前一个字符的情况下，对其进行训练以预测目标序列的下一个字符。.../abs/1406.1078 常见问题 如果我想使用GRU层而不是LSTM该怎么办？...如果输入是整数序列，该怎么办呢？ 通过嵌入层嵌入这些整数令牌即可。...在某些案例中，由于无法访问完整的目标序列，可能导致无法使用“teacher forcing”。例如 如果需要对一个很长的序列做在线训练，那么缓冲完整的输入几乎是不可能的。
只要将网络单元一个接一个堆叠起来，就可以轻易建立一个深度循环神经网络。简单的循环神经网络可以很好的处理短期记忆模型，但是在长时依赖项中，模型将会遇到根本的困难。...如果 ft=0 那么过去的内态将被忽略，如果 ft=1 那么内态将被完整的传递。 2. 输入门 ? 输入门以过去的输出和当前输入为参量并馈送到一个 sigmoid 层。...接下来我们尝试循环神经网络，看看它工作的如何。 长短期记忆 我们使用的周期循环模型是一个单层序列模型，层内使用 6 个 LSTM 节点，输入的维度设为（1，1），即网络的单个输入只含一个特征值。 ?...LSTM预测 这个模型几乎学会了将这些年的数据完全重现，并且在一个简单的前馈神经网络的辅助下，不出现延迟。不过，它仍然低估了一些确定的观察值，模型仍然有很大的改进空间。...你们也可以按自己的方式尝试去改进模型，看看模型会如何应答这些变化。 数据集 我已经把数据集公布在 github 项目中，请随意下载，尽情使用吧。
因为既然我们使用 o^t 作为传递到后一步的信息，那么为什么我们就不能使用标注 y^t 替换 o^t 而作为传递到后面的信息呢？...从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。...而残差网络与残差连接正是这种架构的特例，如果我们令上式的 T 和 C 都等于 1，那么它就代表了一个残差模块，即 y = H(x, W_H) + x。...这样由残差模块堆叠起一个深度网络，并在最后几层使用卷积层代替全连接层而构建完整的全卷积网络。...# 如果通道数不一样，那么需要对输入x做一个逐元素的一维卷积以使得它的纬度与前面两个卷积相等。
如果我们将时间轴展开（unroll），那么最简单的递归神经网络可以被看作是一个完全连接的神经网络。 ? RNN展开时间 ? 在这个单变量的例子中，只有两个权重。...我们可以简单地通过把单元堆叠在一起来建立一个深层的神经网络。一个简单的递归神经网络只适用于短期记忆。我们会发现，如果我们有更长的时间依赖，它就会从根本问题受到困扰。...完全连接的模型不能从单一的前一个值来预测未来。现在让我们尝试使用一个递归的神经网络，看看它的效果如何。 ? 地面实况(蓝色)和预测(橙色) 长短期记忆网络 我们所使用的递归模型是一个层连续的模型。...我们在层中使用了6个LSTM节点，我们给它输入形态设置为(1,1)。 ? LSTM模型的总结 最后一层是一个密集层，其中的损失是平均平方误差和随机梯度下降作为优化器。...LSTM预测 模型的变化 在这个模型中可能会有很多变化使它变得更好。你可以始终尝试通过更改优化器来更改配置。我看到的另一个重要变化是通过使用滑动时间窗口方法，该方法来自于流数据管理系统。
算法通过一组学习后的权重将每个输入神经元连接至神经元的一个隐含层。 第j个隐层神经元输出为 ，其中ϕϕ是激活函数。...隐含层与输出层完全连接在一起，第j个输出神经元输出为 ，如果需要知道其概率的话，我们可以借助softmax函数对输出层进行转换。...自然语言处理应用（如机器翻译）在处理罕见术语时通常会有困难。该如何翻译一个你以前从未见过的单词？或者如何将形容词转换为副词呢？...（记住根据神经元的激活状态对Cell进行上色，颜色在暗红色 [-1] 到暗蓝色 [+1]之间变化。） Cell状态呢？...因此，虽然LSTM并不能十分高效地进行复制，但是观察它们进行各种尝试也非常有趣。 为了完成复制任务，我在如下形式的序列上训练了一个小的2层LSTM。
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