Python 语言具有表示函数参数的语法和默认值的不同方式。 默认值指示如果在函数调用期间未给出参数值，则函数参数将采用该值。默认值是使用表单关键字名称=值的赋值 （=） 运算符分配的。...在第二个函数调用中，我们调用了一个具有 3 个位置参数（网站、作者、语言）的函数。作者和标准参数的值从默认值更改为新的传递值。...在第二次调用中，一个参数是必需的，另一个是可选的（语言），其值从默认值更改为新的传递值。 我们可以从第三次调用中看到，关键字参数的顺序不重要/不是强制性的。...使用可变对象作为默认参数 必须非常小心地进行。原因是当控件到达函数时，参数的默认值仅计算一次。 第一次，一个定义。之后，在后续函数调用中引用相同的值（或可变对象）。...输出 ['hello'] ['hello', 'tutorialspoint'] ['hello', 'tutorialspoint', 'python'] 结论 我们在本文中了解了 Python 函数中的默认值
引子 正文 总结 ---- 引子 最近在好好了解http，发现对介绍http的第一句话【http协议是无状态的，无连接的】就无法理解了：无状态的【状态】到底指的是什么？！...【状态】到底指的是什么？！...最终很高兴的是我找到了让人满意的答案，先卖个关子，各位如果着急可以直接拉到最下查看 正文 http协议无状态中的【状态】到底指的是什么？！...，实现语言、web容器等，都默认支持它 2.无连接指的是什么 每一个访问都是无连接，服务器挨个处理访问队列里的访问，处理完一个就关闭连接，这事儿就完了，然后处理下一个新的 无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求...：一个有状态的http是什么样的？
具体来说，GRU由两个门控函数和一个更新门组成，可以对隐藏状态进行有效的更新。在GRU中，输入门控函数控制新信息的流入，更新门控函数控制旧信息的保留。...通过这两个门控函数的协同作用，GRU能够根据序列信息有效地更新隐藏状态。隐藏状态的不断更新有助于模型对序列数据的长期依赖关系进行建模。...您可以根据需要调整模型参数，例如输入维度、隐藏状态维度、输出维度等，以适应不同的任务。应用GRU广泛应用于各种深度学习算法中，尤其在语言模型、机器翻译、语音识别等领域取得了显著的成果。...= 13 # 输入维度，即语音信号的特征维度 hidden_dim = 64 # 隐藏状态维度 output_dim = 26 # 输出维度，即字母表的长度 sequence_length...您可以根据需要调整模型参数，例如输入维度、隐藏状态维度、输出维度等，以适应不同的任务。结论门控循环单元是一种高效的深度学习算法组件，广泛应用于各种应用领域。
目录 GRU原理讲解 Keras实现GRU 一、 GRU原理讲解 下图展示了GRU的网络结构，GRU的网络结构和LSTM的网络结构很相似，LSTM中含有三个门结构和细胞状态，而GRU只有两个门结构：更新门和重置门...更新门的作用是决定上一层隐藏层状态中有多少信息传递到当前隐藏状态h_t中，或者说前一时刻和当前时刻的信息有多少需要继续传递的(在最后的公式中可以看到此功能的表示，并有详细讲解更新门为什么有这个作用)。...其实不然，这两个门作用的对象是不一样的，GRU虽然没有LSTM的细胞状态，但是它有一个记忆内容，更新门是作用于上一时刻隐藏状态和记忆内容，并最终作用于当前时刻的隐藏状态(如文中最后一条公式所表达)，而重置门作用于当前记忆内容...记忆内容就是GRU记录到的所有重要信息，类似于LSTM中的细胞状态，比如在语言模型中，可能保存了主语单复数，主语的性别，当前时态等所有记录的重要信息。...二、Keras实现GRU 在这里，同样使用Imdb数据集，且使用同样的方法对数据集进行处理，详细处理过程可以参考《使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践》一文。
GRU（门控循环单元）流程GRU的整个流程如下图所示：图片H_{t-1}重置门和更新门：重置门和更新门的输入为当前时刻输入 和上一个时刻隐藏状态 ,通过全连接层和激活层得到输出Z_t和 ,sigmoid...图片图片候选隐藏状态：当前时刻 和上一时刻隐藏状态做乘法，结果和当前时刻输入结合，通过全连接和激活得到当前时刻候选隐藏状态,激活为tanh，s所以值域[-1,1]。...\widetilde{H_t}= tanh(X_tW_{xh} + (R_t \cdot H_{t-1})W_{hh} + b_h)Z_t隐藏状态：最后，时刻t的隐藏状态是由当前时刻的 结合上一时刻的隐藏状态和当前时刻的候选隐藏状态组合得到...GRU（门控循环单元）实现keras实现GRU源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/v2.10.0/keras/layers/rnn/gru.py#L394...W_{hr},W_{hz},W_{hh}针对gru_a层的三个和循环相关重置门，更新门，隐藏状态参数的 进行稀疏(3个384*384)，但是和循环无关的 不需要稀疏。
笔记：默认时，Keras的循环层只返回最后一个输出。要让其返回每个时间步的输出，必须设置return_sequences=True。...相反，对于简单RNN中每个循环神经元，每个输入每个隐藏状态只有一个参数（在简单RNN中，就是每层循环神经元的数量），加上一个偏置项。在这个简单RNN中，只有三个参数。...但是一个神经元意味着隐藏态只有一个值。RNN大部分使用其他循环层的隐藏态的所有信息，最后一层的隐藏态不怎么用到。另外，因为SimpleRNN层默认使用tanh激活函数，预测值位于-1和1之间。...在RNN中，层归一化通常用在输入和隐藏态的线型组合之后。 使用tf.keras在一个简单记忆单元中实现层归一化。要这么做，需要定义一个自定义记忆单元。...call()方法先应用简单RNN单元，计算当前输入和上一隐藏态的线性组合，然后返回结果两次（事实上，在SimpleRNNCell中，输入等于隐藏状态：换句话说，new_states[0]等于outputs
GRU 原理 门控循环单元（GRU）与 长短期记忆（LSTM）原理非常相似，同为使用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测。但比起 LSTM，GRU的门控逻辑有些许不同。...GRU 门控逻辑 因为与 LSTM 非常相似，这里就不赘述相同点，仅谈谈他们之间的不同点，想要详细了解，请移步LSTM原理及Keras中实现了解 与 LSTM 的三中门（输入门、遗忘门和输出门）和细胞状态不同...，GRU 摆脱了细胞状态仅隐藏状态来传输信息，他只有两个门，一个复位门(reset gate)和一个更新门(update gate) image.png 注：GRU 同样也有激活函数tanh(蓝)和...GRU优势 因为 GRU 的一个细胞单元门结构少于 LSTM，所以计算量要小于 LSTM，使得他比 LSTM 更快。...GRU 在 Keras 中的实现 代码几乎与同 LSTM 相同，仅需导入 GRU 模型，即可建立与 LSTM 类似的模型结构，参数说明也几乎一致，不再赘述。
其中，无状态性是说开发者可以直接将服务业务逻辑代码部署，运行在第三方提供的无状态计算容器中。 那么，前一次运行情况是否会影响这一次呢？准确来说，只有在容器没有被复用的情况下是这样的。...因此，函数的无状态性并不是前一次操作对后一次被触发没有影响。那么，所谓的无状态到底指的是什么呢？...所以，函数的无状态实际上可以认为是：函数是运行在第三方提供的无状态计算容器中的，并且在容器无复用、存在冷启动的情况下，函数可以认为是无状态；由于各个厂商的容器降低冷启动方案是不同的，容器复用方案也都是未公开的...例如，在函数中，保存某些数据到缓存中，下次触发的时候从缓存中获得对应内容就是容易产生异常的操作，因为云厂商无法保证这次请求是否复用了已有容器，以及复用的已有容器是否就是上次进行缓存的容器。...我就想要一种状态 有的人在使用云函数的时候，可能真的需要有一种状态来记录某些事情，例如博客系统判断管理员用户是否登录，本来可以直接放到缓存中的操作，此时不能放进去，那应该怎么处理，如何记录管理员是否已经登陆了后台
举个例子说明RNN实现过程：假设有一个句子的输入是”今天天空很”，要预测下个词是什么。...当我们hi中保留了i时刻的重要信息后，就试图使用这些重要信息进行预测下一个词应该是什么。...同样的，我们也可以在双向RNN模型基础上加多几层隐藏层得到深层双向RNN模型。 注：每一层循环体中参数是共享的，但是不同层之间的权重矩阵是不同的。...Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模型中实现双向RNN包装器。...recurrent模块中的RNN模型包括RNN、LSTM、GRU等模型(后两个模型将在后面Keras系列文章讲解)： 1.RNN：全连接RNN模型 SimpleRNN(units,activation=
这意味着“男人”这个词和“男孩”这个词被预测的几率几乎一样(不是完全一样)，而且这两个词的意思也差不多。 接下来，嵌入的句子被输入GRU。编码器GRU的最终隐藏状态成为解码器GRU的初始隐藏状态。...编码器中最后的GRU隐藏状态包含源句的编码或信息。源句的编码也可以通过所有编码器隐藏状态的组合来提供[我们很快就会发现，这一事实对于注意力的概念的存在至关重要]。 ?...这对于理解稍后与解码器一起使用的注意力的作用非常重要。 解码器GRU网络是生成目标句的语言模型。最终的编码器隐藏状态作为解码器GRU的初始隐藏状态。...因此，这些编码器输出和解码器的隐藏状态被用作一个数学函数的输入，从而得到一个注意力向量分数。当一个单词被预测时（在解码器中的每个GRU单元），这个注意力分数向量在每一步都被计算出来。...返回单词预测概率和当前解码器隐藏状态。 将概率最大的字作为下一个解码器GRU单元(解码器对象)的输入，当前解码器隐藏状态成为下一个解码器GRU单元的输入隐藏状态。
先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。...有状态RNN 到目前为止，我们只使用了无状态RNN：在每个训练迭代中，模型从全是0的隐藏状态开始训练，然后在每个时间步更新其状态，在最后一个时间步，隐藏态就被丢掉，以后再也不用了。...第二，有状态RNN需要知道批次大小（因为要为批次中的输入序列保存状态），所以要在第一层中设置batch_input_shape参数。...=[None]), keras.layers.GRU(128, return_sequences=True), keras.layers.GRU(128), keras.layers.Dense...下一章，我们会学习用自编码器，以无监督的方式学习深度表征，并用生成对抗网络生成图片及其它内容！ 练习 有状态RNN和无状态RNN相比，优点和缺点是什么？
作为 RNN 单元，代码如下，区别就是将 LSTM 处换成 GRU： from keras.layers.recurrent import GRU from keras.layers.wrappers...在论文 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 给出的 seq2seq 中，encoder 的隐藏层状态要传递给 decoder，而且 decoder...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation 中的 seq2seq...seq2seq：没有隐藏状态的传播，而且 encoder 是双向的 LSTM import seq2seq from seq2seq.models import AttentionSeq2Seq model
如果你的朋友第二天问你评论说什么，你不可能一字不漏地记住它。但你可能还记得主要观点，比如“肯定会再次购买”。其他的话就会从记忆中逐渐消失。 这基本上就是LSTM或GRU的作用。...7.gif 输出门 输出门可以决定下一个隐藏状态应该是什么，并且可用于预测。首先将先前的隐藏状态和当前的输入传给sigmoid函数，然后将新修改的细胞状态传递给tanh函数，最后就结果相乘。...输出的是隐藏状态，然后将新的细胞状态和新的隐藏状态移动到下一个时间序列中。 8.gif 数学描述 从上述图解操作，我们可以轻松的理解LSTM的数学描述。...表示LSTM的遗忘阶段，对上一节点传进来的输入进行选择性忘记。 h^t = z^o \odot tanh (c^t) 其中h^t表示当前隐藏状态，z^o表示输出门中前一操作。...Keras 中 LSTM 的实现 加载依赖库 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation
RNN的基本单元是循环神经元，其内部包含一个隐藏状态，用于存储之前时刻的信息，并在当前时刻进行更新。...RNN的计算公式可以表示为：其中，h_t表示隐藏状态，x_t表示当前时刻的输入，f和g为非线性函数，W是权重参数。RNN的应用领域由于RNN具有处理时序数据的能力，因此在许多领域都有广泛的应用。...以下是一个使用门控循环单元（GRU）实现图像生成的示例代码：pythonCopy codeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models...import Sequentialfrom keras.layers import Dense, GRU# 生成训练数据n_samples = 1000time_steps = 10input_dim...接下来，我们构建了一个Sequential模型，通过添加GRU层和Dense层来构建GRU模型。其中GRU层的units参数表示隐藏单元的数量，input_shape参数表示输入序列的形状。
导入相关的对象： from keras.layers import Input, Dense, SimpleRNN, LSTM, GRU, Conv2D from keras.layers import...RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量（RNN有1个，GRU有3个，LSTM有4个） h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数，则我们有 参数数量=...双向GRU有5个隐藏层，输入大小为10， g = 3 ( GRU有3个FFNN) h = 5 i = 8 第一层的参数数量 = 2 × g × [h(h+i) + h] (由于双向性，则第一项是2)...= 2 × 3 × [5(5+8) + 5] = 420 LSTM有50个隐藏单元 g = 4 (LSTM有4个FFNN) h = 50 i = 5+5 (双向GRU级联的输出；GRU的输出大小为5；隐藏单元数同为...) model = Model(input, layer2) merge_mode默认是串联的。
(我建议在阅读本文之前先阅读Michael的文章)，需要注意的是，以下动画是按顺序引导的，但在向量化的机器计算过程中并不反映时间上的顺序。 下面是我用来做说明的图例： ?...图0：动画图例 在我的动画中，我使用了大小为3(绿色)的输入和2个隐藏单元(红色)，批量大小为1。 让我们开始吧！ Vanilla RNN ?...图1：vanilla RNN 示意动画 t—时间步长 X—输入 h—隐藏状态 X的长度—输入的大小 h的长度—隐藏单元。...请注意不同的库以不同的方式调用它们，但它们的含义相同： - Keras — state_size ,units - PyTorch — hidden_size - TensorFlow — num_units...图2：LSTM 示意动画 C - 单元状态 注意，单元状态的维度与隐藏状态的维度相同。 GRU ? 图3：GRU 示意动画 希望这些动画能以某种方式帮助你！以下是静态图像中的概况： ?
RNN的关键特性是它们在处理序列时具有“记忆”能力，这使得它们能够捕捉序列中的时间依赖关系。...循环神经网络的基本概念隐藏状态：RNN在每个时间步都有一个隐藏状态（hidden state），它包含了过去时间步的信息，用于计算当前时间步的输出。...循环连接：与前馈网络不同，RNN的隐藏层单元之间存在循环连接，这意味着每个时间步的输出都依赖于前一时间步的隐藏状态。...门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的一种变体，它更简单，但同样能够有效地处理序列数据。循环神经网络的训练前向传播：在训练过程中，数据按照时间步向前进行传播，计算每个时间步的损失，并累加这些损失。...请注意，实际应用中，您可能需要对模型进行更细致的设计和调整，包括选择合适的超参数、使用LSTM或GRU单元、进行批量归一化等。
RNN和全连接神经网络的本质差异在于“输入是带有反馈信息的”，RNN除了接受每一步的输入x(t) ，同时还有输入上一步的历史反馈信息——隐藏状态h (t-1) ，也就是当前时刻的隐藏状态h(t) 或决策输出...O(t) 由当前时刻的输入 x(t) 和上一时刻的隐藏状态h (t-1) 共同决定。...但其实LSTM作为一种反馈神经网络，核心还是历史的隐藏状态信息的反馈，也就是下图的Ct： 对标RNN的ht隐藏状态的更新，LSTM的Ct只是多个些“门控”删除或添加信息到状态信息。...2.3 输入门 下一步是通过输入门，决定我们将在状态中存储哪些新信息。...之后通过把i t 及C~t两个部分相乘，共同决定在状态中存储哪些新信息。
当然，注意力机制还包含上面示意性的表达式没有显示出来的一个重要操作：结合解码器的当前状态、和编码器输入内容之后的状态，在每一次翻译解码操作中更新注意力的权重值。 翻译模型 回到上面的编解码模型示意图。...无法用前面常用的keras.models.Sequential方法直接耦合在一起。 自定义Keras模型在本系列中是第一次遇到，所以着重讲一下。...注意力机制的BahdanauAttention模型就很令人费解了，困惑的关键在于其中的算法。算法的计算部分只有两行代码，代码本身都知道是在做什么，但完全不明白组合在一起是什么功能以及为什么这样做。...keras.layers.GRU的state输出其实就是隐藏层，平时这个参数我们是用不到的。...[tf.expand_dims(context_vector, 1), x], axis=-1) # state实际是GRU的隐藏层 output, state = self.gru
该图表示不同RNN的内部机制 RNN具有循环机制，该循环机制用作允许信息从一个步骤流到下一步骤的路径。此信息是隐藏状态，它表示以前的输入。 RNN有许多不同的变体，最常见的是LSTM（长期记忆）。...在本文中，将使用一种鲜为人知的变体，称为门控循环单位（GRU）。简单RNN和GRU之间的主要区别在于，后者支持隐藏状态的门控。如前所述，隐藏状态使能够输入先前时间步长中的信息。...因此，RNN和GRU的区别在于传递信息的方式。区别在于专用机制，用于何时应该更新隐藏状态以及何时应该重置隐藏状态。 首先，很难掌握LSTM和GRU。总而言之，GRU与LSTM非常相似。...唯一的区别是GRU没有单元状态，而是使用隐藏状态传递信息。实际上，GRU有两个门：更新门和重置门。所述更新门作用类似于一个LSTM的忘记和输入门。它决定丢弃哪些信息以及添加哪些新信息。...使用GRU生成莎士比亚戏剧 现在将使用剧本《罗密欧与朱丽叶》中的文字来产生一些模仿16世纪文学作品的“假段落”。为此提取了一定数量的数据。
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