因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。
在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。
AI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语，都离不开一种特殊的循环神经网络（RNN）：长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）。
▌短时记忆 RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降，如果梯度值变得非常小，就不会继续学习。
循环神经网络（RNN）很大程度上会受到短期记忆的影响，如果序列足够长，它们将很难将信息从早期时间步传递到靠后的时间步。因此，如果你试图处理一段文字来做预测，RNN 可能从一开始就遗漏掉重要的信息。
大家好，欢迎来到 LSTM 和 GRU 的图解指南。在本文中，Michael 将从 LSTM 和 GRU 的背后的原理开始，然后解释令 LSTM 和 GRU 具有优秀性能的内部机制。如果你想了解这两个网络背后发生了什么，这篇文章就是为你准备的。
门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态
上期我们一起学习了RNN的STML模块， 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术 今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (Gated Recurrent Unit)。
和我们人一样，RNN虽然擅长处理序列问题，但它也只能记住重要的短时信息，对于长时间的信息它则很难处理。也就是说，如果一条序列足够长，那它将很难把信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你准备进行一个文本预测任务，RNN 可能会遗漏一些间隔时间较长的重要信息。为什么会如此？因为RNN在反向传播的过程中，会面临梯度消失的问题，即梯度会随着时间推移慢慢下降。当梯度变得足够小，它就不会再进行学习。而LSTM和GRU就是短时记忆问题的解决方案。因为它们内部具有一些“门”可以调节信息流。这些“门”知道序列中哪些重要的数据是需要被保留，而哪些是需要被删除的。随后它可以沿着长链序列传递相关信息以进行预测，这也是为什么LSTM和GRU在后来的实际应用中越来越受欢迎的原因。
LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！
小编邀请您，先思考： 1 RNN和LSTM有什么异同？ 2 RNN的输入和输出分别是什么？ 3 如何用Python实现RNN？ 传统的机器学习方法，如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化，用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是，对于很多任务而言，这非常局限。举个例子，假如你想根据一句没说完的话，预测下一个单词，最好的办法就是联系上下文的信息。下面有两种解决方案 1.一种思路是记忆之前的分类器的状态，在这个基础上训练新的分类器，从而结合历史影响，但是这样需要大
理理思路 文本处理，这里我是以eng_fra的文本为例，每行是english[tab]french，以tab键分割。获取文本，清洗。 分别建立字典，一个english，一个french。 根据字典写好seq2id的函数（文本序列->数字序列），并调用将文本序列化。 初始化Encoder，Decoder模型；选择合适的优化器；设置lr，epochs等参数； 开始循环迭代： 1.因为文本太大，这里是随机选择某句进行训练。 2.句子通过Encoder，Encoder产生新的隐层和每层的输出；再将开始标志<SOS>
循环神经网络（二） ——GRU、LSTM、BRNN、deep RNN （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲述RNN的其他结构，这些结构比RNN更常用，而且对于自然语言处理，有更高效
是经过 softmax 层后得到的概率，然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样。
Waa：与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算
我们考虑一下这么一个问题，任意给定一句话，判断句子里的单词是不是人名的一部分。比如输入
选自Medium 作者：Simeon Kostadinov 机器之心编译 参与：蒋思源 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文。 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的
在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。LSTM就是具备了这一特性。
最近在写行为识别的代码，涉及到两个网络的融合，这个融合是有加权的网络结果的融合，所以需要对网络的结果进行加权（相乘）和融合（相加）。
以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等。
反向传播(Back Propagation)是一种与最优化方法(比如梯度下降方法)结合、用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，然后将梯度反馈给最优化方法，用来更新网络权重以最小化损失函数。
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【定义】当很多的层都用特定的激活函数(尤其是sigmoid函数)，损失函数的梯度会趋近于0，因此模型更加不容易训练。(As more layers using certain activation functions are added to neural networks, the gradients of the loss function approaches zero, making the network hard to train.)
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
上文介绍了LPCNet的算法原理和工程，本文主要介绍LPCNet的加速方案之稀疏化处理。
假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”，我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会，并且这些信息一直存在于我们的记忆中，那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22371429 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本篇教程的代码在Github上。这里是循环神经网络教程的最后一部分，前几部分别是：
RNN (Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，中国网民规模达到9.89亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到9.27亿人，占网民整体的93.7%，短视频用户规模为8.73亿人，占网民整体的88.3%。
RNN在构建实际应用程序如语言翻译、文本分类和更多的序列化问题方面常见，but在处理大型序列时存在梯度消失和梯度爆炸等问题。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。
近些年，深度学习模型在处理有非常复杂内部结构的数据时十分有效。例如，图像数据的像素之间的 2 维空间关系非常重要，CNN（convolution neural networks，卷积神经网络）处理这种空间关系十分有效。而时序数据（sequential data）的变长输入序列之间时序关系非常重要，RNN（recurrent neural networks，循环神经网络，注意和 recursive neural networks，递归神经网络的区别）处理这种时序关系十分有效。
导读：今天我们谈谈用户行为序列上的推荐模型。首先我们对序列推荐问题做一个定义和描述，然后主要讲述可以用在序列推荐任务中的 NN 模型，最后给出一点个人看法以及文中相关的参考文献供参阅。
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本教程将指导你如何在 PaddlePaddle 中配置循环神经网络（RNN）。本教程中，您将了解如何： 配置循环神经网络架构 使用学习完成的循环神经网络模型生成序列 我们将使用 vanilla 循环神经网络和 sequence to sequence 模型来指导你完成这些步骤。sequence to sequence 模型的代码可以在 book/08.machine_translation（链接：https://github.com/PaddlePaddle
人工神经网络（ANN）的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型（Perceptron）被提出以来，人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
LTSM计算公式如下： C~<t>=tanh(Wc[C<t−1>,x<t>]+bc)\tilde{C}^{<t>}=tanh(W_c[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_c)C~<t>=tanh(Wc[C<t−1>,x<t>]+bc) Γu=σ(Wu[C<t−1>,x<t>]+bu)\Gamma_u=\sigma(W_u[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_u)Γu=σ(Wu[C<t−1>,x<t>]+bu) Γf=σ(Wf[C<t−1>,x<t>]+bf)\Gamma_f=\sigma(W_f[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_f)Γf=σ(Wf[C<t−1>,x<t>]+bf) Γo=σ(W0[C<t−1>,x<t>]+bo)\Gamma_o=\sigma(W_0[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_o)Γo=σ(W0[C<t−1>,x<t>]+bo) C<t>=ΓuC~<t>+(1−Γu)C<t−1>C{<t>}=\Gamma_u\tilde{C}^{<t>}+(1-\Gamma_u)C^{<t-1>}C<t>=ΓuC~<t>+(1−Γu)C<t−1> a<t>=Γo∗C<t>a{<t>}=\Gamma_o*C^{<t>}a<t>=Γo∗C<t>
在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，当时间步数较⼤或者时间步较小时，**循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。**通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系。
RNN 结构 训练 应用 RNN Variants LSTM 结构 梯度消失及梯度爆炸 GRU 结构 一般的神经网络输入和输出的维度大小都是固定的，针对序列类型（尤其是变长的序列）的输入或输出数据束手
本文转载自：知乎专栏 作者：人工智能 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/135320350 本文已经过原文作者授权转载，禁止二次转载。
随着网络新闻服务的飞速发展，网络上产生了大量的新闻文本信息，探索新闻文本背后的情绪表达，可以为政府和企业提供潜在价值。本题给定互联网新闻文本标题及新闻文本内容，要求判断新闻的情感极性（包括正面极性，中性极性和负面极性），是自然语言处理领域的典型分类任务。针对该任务，本文采用了RoBERTa模型，并改造了多个上层模型并通过投票融合的方式取得了较好的结果。在CCF BDCI的新闻情感分析的评测任务上，该方法在最终的B榜评测数据上，F1分值达到了0.81697最高分。
authors:: Daizong Ding, Mi Zhang, Xudong Pan, Min Yang, Xiangnan He container:: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2019 DOI:: 10.1145/3292500.3330896 rating:: ⭐⭐⭐️ share:: true comment:: 以GRU为基础，主要针对损失函数进行了修改，强调极端值的模型预测中的作用。
Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经之路。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络模型，具有记忆和状态传递的能力。然而，传统的RNN在面对长期依赖问题时存在梯度消失或梯度爆炸的困境。为了解决这个问题，RNN门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被提出。本文将详细介绍GRU的原理、结构以及在自然语言处理和时间序列预测等领域的应用。
关键时刻，第一时间送达！ 📷 参与 |王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于缺乏指标数据，预测变得非常困难。 本文以当下最火的比特币为例
图片来源：Hacker News 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于
自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。
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