RNN，其中损失函数L是各层所有损失的总和 为了减少损失，我们使用反向传播，但与传统的神经网络不同，RNN在多个层次上共享权重，换句话说，它在所有时间步骤上共享权重。...LSTM使用4个门，你可以将它们认为是否需要记住以前的状态。单元状态在LSTMs中起着关键作用。LSTM可以使用4个调节门来决定是否要从单元状态添加或删除信息。...这些门的作用就像水龙头，决定了应该通过多少信息。 ? ? LSTM的第一步是决定我们是需要记住还是忘记单元的状态。遗忘门使用Sigmoid激活函数，输出值为0或1。...这有两部分：一部分是输入门，它通过使用sigmoid函数决定是否写入单元状态；另一部分是使用tanh激活函数决定有哪些新信息被加入。 ?...在最后一步中，我们通过组合步骤1和步骤2的输出来创建单元状态，步骤1和步骤2的输出是将当前时间步的tanh激活函数应用于输出门的输出后乘以单元状态。
注意，我们并不会覆盖每一种可能的循环神经网络，而是会重点关注几种用于深度学习的循环神经网络（LSTM、GRU 和 NTM）以及用于理解它们的背景。 那就让我们开始吧！...权重爆炸可能会导致权重振荡，而权重消失则可能导致学习弥合时间滞后并耗费过多时间或根本不工作。 LSTM 是一种全新的循环网络架构，可用一种合适的基于梯度的学习算法进行训练。...比如说，一个输入门（输出门）可能会使用来自其它记忆单元（memory cell）的输入来决定是否存储（读取）其记忆单元中的特定信息。 记忆单元包含门（gate）。门特定于它们调解的连接。...记忆单元模块：记忆单元共享同一个输入门和同一个输出门，构成一种名叫记忆单元模块（memory cell block）的结构。...这个任务的主要目的是看 NTM 是否可以学习简单的嵌套函数。 该网络的输入是随机长度的随机二进制向量序列，后面跟着一个标量值，表示我们想要的副本的数量，其出现在一个单独的输入信道上。
它是同一时间步的输入x_t的函数，由一个权重矩阵W（和我们在前馈网络中使用的一样）修正，加上前一时间步的隐藏状态h_t-1乘以它自己的隐藏状态－隐藏状态矩阵的U（或称过渡矩阵，与马尔可夫链近似）。...LSTM确定后续单元状态的方式并非将当前状态与新输入相乘，而是将两者相加，这正是LSTM的特别之处。（当然，遗忘门依旧使用乘法。） 不同的权重集对输入信息进行筛选，决定是否输入、输出或遗忘。...遗忘门的形式是一个线性恒等函数，因为如果门打开，则记忆单元的当前状态就只会与1相乘，正向传播一个时间步。 此外，讲到简单的窍门，将每个LSTM单元遗忘门的偏差设定为1，经证明可以提升网络表现。...你可能会问，如果LSTM的目的是将远距离事件与最终的输出联系起来，那为什么需要有遗忘门？因为有时候遗忘是件好事。...虽然这些事件不一定需要紧密相连，但网络会假定它们都被同一根时间线联系起来，不论距离多远。前馈网络则不会进行这样的假设。它们将世界视为不具备时间次序的一堆对象。
模型的输出：模型的输出取决于它试图预测什么，下面的示例表示一些常见的任务： 一个简单的卷积神经网络由一系列层构成，每一层通过可微分函数将一个激活的体积块转换为另一个表达。...总之，CNN是可以帮助我们更好地理解和分析各种类型的数据。 2.3 CNN对比FCN的优势 参数共享/计算可行性: 由于CNN使用参数共享，所以CNN与FCN架构的权重数量通常相差几个数量级。...这个记忆单元根据其输入的函数保留其值，可以短时间或长时间保持其值。这允许单元记住重要的内容，而不仅仅是最后计算的值。 LSTM 记忆单元包含三个门，控制其单元内的信息流入或流出。...另一方面，如果模型的准确性对应用至关重要，则LSTM可能是更好的选择。...如果CNN的方法就像从单个像素开始缩放，那么transformer会逐渐将整个模糊的图像聚焦。
用数学的方式来描述记忆传递的过程是这样的： ? t代表时间步，ht代表第t个时间步的隐藏状态，是同一个时间步xt的输入函数。W是权重函数，用于修正xt。...从底部开始，三个箭头显示，信息由多个点流入记忆单元。 当前输入和过去单元状态的组合不仅反馈到单元本身，而且反馈到它的三个门中的每一个，这将决定它们如何处理输入。...LSTM不是将当前状态乘以新的输入来确定后续的单元状态，而是将两者相加，这就产生了差异。 （用于遗忘的门仍然依赖于乘法。) 不同的权重集对输入信息进行筛选，决定是否输入、输出或遗忘。...不同的权重集对输入信息进行过滤，决定是否输出或遗忘。遗忘门被表示为一个线性恒等式函数，因为如果门是打开的，那么记忆单元的当前状态就会被简单地乘以1，从而向前传播一个时间步。 此外，有一个简单的窍门。...你可能会问，LSTM的目的是将远距离事件与最终的输出联系起来，为什么它们会有一个遗忘门？ 好吧，有时候遗忘是件好事。
这里的h也就是s，都是RNN层函数的输出结果。RNN层的处理函数是tanh，输出结果是h，因此RNN层具有"状态"，这也是其具有记忆性的原因。...RNN层反向传播 蓝线表示反向传播的线路图 带来的问题 由于激活函数Tanh其反向传播时，会导致梯度为0或趋于很大的数值，导致梯度消失或爆炸。...优化 LSTM的优化可以从三个方面 LSTM层的多层化 在使用RNN创建高精度模型时，加深LSTM层（叠加多个LSTM层）的方法往往很有效。...换句话说，通过加深层，可以创建表现力更强的模型，但是这样的模型往往会发生过拟合（overfitting）。 Dropout随机选择一部分神经元，然后忽略它们，停止向前传递信号。...这种“随机忽视”是一种制约，可以提高神经网络的泛化能力。 权重共享 共享权重可以减少需要学习的参数数量，从而促进学习。另外，参数数量减少，还能收获抑制过拟合的好处。
每个单元的隐层向量是当前输入词向量和上一个隐层状态的函数，计算公式如下： ? 如果你仔细观察，会发现公式中有两个上标不同的权重矩阵Whx和Whh，分别与输入的词向量和上一次的隐藏状态相乘。...这两个权重矩阵是网络的所有单元共享的。 这就是RNN模型的关键。仔细思考这个过程，它和传统的两层神经网络差别非常大。...在传统的两层神经网络中，每层的权重矩阵各不相同（W1和W2），而在递归算机网络中，整个序列共享同一个权重矩阵。 具体到某个单元，它的输出值y是h和Ws的乘积，即另一个权值矩阵： ?...长短期记忆单元 （Long Short-Term Memory Units） 如果大家已经理解了GRU的原理，那么就能很容易理解LSTM。LSTM同样也是由多个门控模块组成： ?...《心理学大辞典》中认为：“情感是人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态度体验”。LSTM是目前情感分析最常用的网络结构。
它是同一时间步的输入 x_t 的函数，由一个权重矩阵W（和我们在前馈网络中使用的一样）修正，加上前一时间步的隐藏状态 h_t-1 乘以它自己的隐藏状态－隐藏状态矩阵的 U（或称过渡矩阵，与马尔可夫链近似...这些门依据接收到的信号而开关，而且与神经网络的节点类似，它们会用自有的权重集对信息进行筛选，根据其强度和导入内容决定是否允许信息通过。...LSTM确定后续单元状态的方式并非将当前状态与新输入相乘，而是将两者相加，这正是LSTM的特别之处。（当然，遗忘门依旧使用乘法。） 不同的权重集对输入信息进行筛选，决定是否输入、输出或遗忘。...遗忘门的形式是一个线性恒等函数，因为如果门打开，则记忆单元的当前状态就只会与1相乘，正向传播一个时间步。 此外，讲到简单的窍门，将每个LSTM单元遗忘门的偏差设定为1，经证明可以提升网络表现。...你可能会问，如果LSTM的目的是将远距离事件与最终的输出联系起来，那为什么需要有遗忘门？因为有时候遗忘是件好事。
因此，为了让神经网络实现泛化，同时不会过度拟合训练数据集，找到归纳偏置正确的架构是至关重要的（不管架构是否由大脑所驱动）。...最终层数会增加，因此需要 LSTM 提供动态计算，并期望 LSTM 的隐藏状态能够记住过去的选择并有偏向地决定未来时间步长的概率分布，从而将这些选择考虑在内。...尽管 NAS 或 ENAS 提供的架构（以及它们学到的权重）在图像分类和语言建模任务上都表现出色，但目前尚不清楚这样的结果是否是由于搜索方法导致的。...而另一方面，随机控制器采样得到的架构会更加多变，因此其更新共享参数的目的在于试图变得对非常多的架构有效，然而最终的结果是，它对于任何给定的架构都不会特别有效。 ?...这种对架构决策的无条件采样是令人不安的，因为可能存在高效单元要求节点之间有特定的连接模式，并且如果无法将过去的决策条件化，控制器是无法发现这种模式的。
参数共享的概念体现在每个时间步中使用相同的卷积核。循环神经网络以不同的方式共享参数。输出的每一项是前一项的函数。输出的每一项对先前的输出应用相同的更新规则而产生。...RNN经过若干时间步后读取输出，这与图形机所用的时间步是渐近线性的，与输入长度也是渐近线性的。由图灵机计算的函数是离散的，所以这些结果都是函数的具体实现，而不是近似。...例如：如果一个序列是由子序列组成，我们希望渗漏单元能在各子序列内积累线索，需要将状态设置为0以忘记旧状态的极值。希望神经网络学会何时清除状态，而不是手动决定。这就是门控RNN要做的事情。...其中一个关键扩展是使自循环的权重视上下文而定，而不是固定的。门控此自循环（由另一个隐藏单元控制）的权重，累积的时间尺度可以动态地改变。...然而，此处自环的权重（或相关联的时间常数）由遗忘门 ? 控制（时刻t和细胞i），有sigmoid单元将权重设置为0和1之间的值。 LSTM网络比简单的循环架构更易于学习长期依赖。
如果您的模型包含这样的层，那么您需要指定学习阶段的值作为feed_dict的一部分，以便您的模型知道是否应用或丢失等。...# LSTM层的所有op/变量都被创建作为图的一部分 与variable scope的兼容性 变量共享应通过多次调用相同的Keras层（或模型）实例来完成，而不是通过TensorFlow variable...有关Keras权重共享的更多信息，请参阅功能性API指南中的“权重共享”部分。 快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:1中 请注意，由LSTM层创建的变量不会存在于GPU中：所有的TensorFlow变量总是独立于...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device
后面我们同样会根据他们提出的 TCN 测试语言建模任务，并尽量保证参数数量和 LSTM 与 GRU 处于同一量级。...循环神经网络与全连接网络的区别可以很直观地从抽象表达式中看出来，因为有无权重共享机制是它们最重要的属性。...根据上面的全连接表达式，我们清楚地了解到循环网络复合的函数都是一样的，而全连接网络复合的函数是不一样的，这也是循环体权重共享的特点。...以下是 LSTM 单元的简要结构，其中 Z 为输入部分，Z_i、Z_o 和 Z_f 分别为控制三个门的值，即它们会通过激活函数 f 对输入信息进行筛选。...因为我们要学的是卷积核的权重 W_H，因此经过简单的变形可得 H(x, W_H) = y-x。由此可知，我们实际需要学习的函数 H 是由残差项 y-x 而得出，这也就是我们称之为残差网络的原因。 ?
相信此文一定会使你对RNN的理解更加深入。 循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络，RNN在网络图中添加附加权重，以在网络图中创建周期，以维持内部状态。...误差的回流问题是通过一种高效的、基于梯度的算法来克服的，这种算法用于通过特殊单元的内部状态的体系结构执行常数（从而不会爆炸或消失）的误差。这些单元会减少“输入量冲突”和“输出权重冲突”的影响。...由于处理元件的多样性，同时包含反馈连接，LSTM的连接性与多层感知器相比是复杂的。 存储单元块：共享相同输入门和相同输出门的存储单元形成称为“存储单元块”的结构。...如果需要精密计数时间步长，可能需要额外的计数机制。 LSTM优点 桥接长时间延迟的算法能力是架构内存单元中反向传播的不间断误差的结果。LSTM可以近似于噪声问题域、分布式表示和连续值。...使用BPTT随机梯度下降来更新对应于这些门的权重，因为它试图使成本函数最小化。 每个参数更新将涉及与整个网络的状态有关的信息。这可能会产生不利影响。
记忆单元 由于时间t的循环神经元的输出，是由所有先前时间步骤计算出来的的函数，你可以说它有一种记忆形式。一个神经网络的一部分，跨越时间步长保留一些状态，称为存储单元（或简称为单元）。...static_rnn()函数为每个输入调用单元工厂的__call __()函数，创建单元的两个副本（每个单元包含 5 个循环神经元的循环层），并具有共享的权重和偏置项，像前面一样。...Out putProjectionWrapper在每个输出之上添加一个完全连接的线性神经元层（即没有任何激活函数）（但不影响单元状态）。 所有这些完全连接的层共享相同（可训练）的权重和偏差项。...这些变体是有效的，往往基本形式的神经单元就不怎么被使用了。 首先了解一下最流行的一种长时记忆神经单元：长短时记忆神经单元 LSTM。 LSTM 单元 长短时记忆单元在 1997 年由 S.H....门控循环单元是 LSTM 单元的简化版本，能实现同样的性能，这也说明了为什么它能越来越流行。简化主要在一下几个方面： 长时状态和短时状态合并为一个向量 h(t)。 用同一个门控制遗忘门和输入门。
由于每个维度上的 optimizer 输入的 h_{i} 和 \nabla f\left(\theta_{i}\right) 是不同的， 所以即使它们的 \phi 相同，它们的输出也不一样...图3 LSTM 优化器的一步更新过程。所有 LSTM 的 \phi 共享， h_{i} 不共享。...； b 是偏差向量； \sigma 是 Sigmoid 函数； \nabla_{\theta_{t-1}} L_{t} 和 L_{t} 由 Learner 输入 Meta-Learner。...每一个 coordinate 就相当于 Learner 中的每一层， 即对于相同一层的参数 \theta_i ， 它们的更新规则是一样的，即 W_I ， b_I ， W_I ， b_I...(1) 候选单元状态： \tilde{c}_{t}=-\nabla_{\theta_{t-1}} L_{t} ，是 Meta-Learner 从 Leraner 得到的损失函数梯度值，直接输入 Meta-Learner
如果使用标准网络，它不能共享文本不同位置学习到的东西，比如知道Harry是人名一部分，如果第i个位置又出现了Harray，它是不能自动识别的。 RNN模型怎么解决这个问题 ?...one to many: 输入一张图片，输出描述图片中的内容，其中输出的内容前后是有依赖的，相关的，比如上面一张图就是‘一个人在跑步’，‘一个’和‘人’是相关的，如果‘一个’变了，那么‘人’可能也会变...单元有两个不同的输出: A1的输出（由公式②得到）将转到下一个单元，公式③的最终输出Y1。 所有权重的下标意思是，第一个下标是计算某类型的量，第二个下标是你要乘以的类型。...向后传播的目的是在每一层更新权重，为了更新权重，我们将计算损失函数的梯度，并且因为链式法则，会把多个梯度相乘。...关键思想是提出了一个门控循环单元(Units Gated Recurrent Units)，用它来控制重要信息。 ? 注: 图中的tanh就是上面图中激活函数g的具体化函数。
理论上，股票价格是可以预测的，但是影响股票价格的因素有很多，而且目前为止，它们对股票的影响还不能清晰定义。...细胞状态（cell）是LSTM模型的关键所在，类似于存储器，是模型的记忆空间。细胞状态随着时间而变化，记录的信息由门机制决定和更新。...# （LSTM会保留两个state，也就是主线的state(c_state),和分线的state(m_state)，会包含在元组（tuple）里边 # state_is_tuple=True就是判定生成的是否为一个元组...3、LSTM单元数 由表三可见，两个数据集中，LSTM单元数增加的情况下时，网络训练效果反而下降，可以看出，其实股票行情在7天内的的相关联程度比在14天内的情况高，但是有可能是因为forget_bias...由表四可以看出，在相同LSTM单元数的情况下，forget_bias较小时，预测效果较好，我们可以看出，在LSTM单元数较大的情况下，forget_bias应选取比较小的，以免记忆太多无效信息。
那么什么是梯度爆炸和梯度消失呢？它们又是怎样产生的？ ? 图1 两层网络 鉴于神经网络的训练机制，不管是哪种类型的神经网络，其训练都是通过反向传播计算梯度来实现权重更新的。...离输出层相对较远的是输入到隐藏层的权重参数，可以看到损失函数对于隐藏层输出输入到隐藏层权重和偏置的梯度计算公式，一般而言都会转换从下一层的权重乘以激活函数求导后的式子。...如果激活函数求导后的结果和下一层权重的乘积大于1或者说远远大于1的话，在网络层数加深时，层层递增的网络在做梯度更新时往往就会出现梯度爆炸的情况。...如果激活函数求导和下一层权重的乘积小于1的话，在网络加深时，浅层的网络梯度计算结果会越来越小往往就会出现梯度消失的情况。所以可是说是反向传播的机制本身造就梯度爆炸和梯度消失这两种不稳定因素。...图5 LSTM记忆细胞 2.遗忘门（Forget Gate） 遗忘门的计算公式如下： ? 遗忘门的作用是要决定从记忆细胞c中是否丢弃某些信息，这个过程可以通过一个 Sigmoid函数来进行处理。
BPTT 随时间推移展开 RNN，将其视为一个深度神经网络，在时间步长中具有共享权重。梯度是通过将误差传播回展开的网络来计算的。因此，RNN 可以更新其权重并从顺序数据中学习。...什么是长短期记忆 （LSTM） 细胞？ 长短期记忆 （LSTM） 单元是一种递归 RNN 单元，旨在解决梯度消失问题并捕获长期依赖关系。LSTM 单元包含存储单元和门控机制来控制信息流。...什么是门控循环单元 （GRU）？它与 LSTM 细胞有何不同？ 门控循环单元 （GRU） 是另一种类型的循环单元，用于解决梯度消失问题并捕获长期依赖关系，类似于 LSTM 单元。...RNN最大的问题是什么？ 传统RNN的主要挑战是“梯度消失”问题。在训练 RNN 时，随着时间向后流动的梯度在传播多个时间步长时，它们可能会呈指数级减少或消失。...通过整合门控机制，LSTM 会随着时间的推移选择性地保留或更新信息，从而在训练过程中更一致地流动梯度。
权重爆炸可能导致权重不稳定，而在梯度弥散（消失）时，会造成学习跨越长时间滞后，并且需要花费过多的时间，甚至根本不起作用。 LSTM是一种基于梯度学习算法训练而来的新型循环网络架构。...输入权重冲突：如果输入非零，则必须使用相同的输入权重来存储某些输入并忽略其他输入，然后就会经常收到冲突的权重更新信号。 这些信号会尝试让权重参与存储输入并保护输入。...id=1246450 同多层感知器相比，由于包含多样的处理元件和反馈连接，LSTM的连接性更加复杂。 存储单元块：共享相同输入门和相同输出门的存储单元所形成的结构，被称为“存储单元块”。...通过要求网络将复制的序列输出指定次数来重复复制任务扩展副本，然后发出序列结束标记。该过程的主要目的是看看NTM是否可以学习一个简单的嵌套函数。...接下来定义一个由分隔符符号左右限制的二进制向量序列。在将多个项目传播到网络之后，通过显示随机项目查看网络，并查看网络是否可以产生下一个项目。
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