在使用像LSTM或GRU这样的递归神经网络时，有许多设计决策要做。我进行了一些实验，看看在Text8数据集中运行效果如何(数据集：http://mattmahoney.net/dc/textdata.html)。在这种基于语言的模型中，神经网络读取维基百科文章的一部分，并预测文本的下一个字节。 具体来说，我比较存储单元LSTM，GRU和MGU是否使用层归一化和三种初始化权重的方法。所有的实验中，我使用的我用了一个2000个单位的单一循环层，批量大小为100，长度为200个字节的序列，以及Adam优化器学习率
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了GRU结构并在文末介绍其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
摘 要 在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案 针对该应用场景，有三种处理方式： 1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对应的答案，但是采
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22266022 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。
AI 科技评论按：人们已经给神经网络找到了越来越多的事情做，比如画画和写诗，微软的小冰都已经出版了一本诗集了。而其实训练一个能写诗的神经网络并不难，Automattic 公司的数据科学家 Carly
AI 研习社：人们已经给神经网络找到了越来越多的事情做，比如画画和写诗，微软的小冰都已经出版了一本诗集了。而其实训练一个能写诗的神经网络并不难，Automattic 公司的数据科学家 Carly St
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：熊猫 循环神经网络是当前深度学习热潮中最重要和最核心的技术之一。近日，Jason Brownl
如今，深度学习已经在语音识别、计算机视觉等多个应用领域取得了重大突破。然而，要说到它在机器人领域的发展，那就要另当别论了——深度学习在机器人领域，不仅发展速度慢，甚至还遭到很多人的质疑。为什么呢？ 究其原因，最重要的一点在于所需数据难以共享——将深度学习应用到机器人领域，涉及到许多具体物理系统的表达。这意味着，所需数据往往是机器人领域的特定数据集。因此，研究人员在收集数据时，就要耗费较多时间；而在处理和环境相交互的主动系统时，则会更加费时。 近日，来自鲁汶大学的两位研究人员Klaas Kelchterm
就像 20 世纪初，爱因斯坦的 Annus mirabilis 论文成为了量子力学的基础。只是这一次，是 AlexNet 论文 [1]，这是一种挑战计算机视觉的架构，并重新唤起了人们对机器学习（后来转变为深度学习）的兴趣。在过去的十年里，人们见证了机器学习领域革命性的进步，这是无可否认的。
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。
1 递归神经网络结构 一个简单的传统神经网络结构如下图所示： 给他一些输入x0,x1,x2 … xt, 经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2 … ht。每次的训练，神经元和神经元之间不
配置神经网络十分困难，因为并没有关于如何进行配置的好理论。 你必须用系统化的思维从动态结果和客观结果这两个角度探讨不同配置，设法理解给定预测建模问题。 在本教程中，您将学会探讨如何配置LSTM网络解决
本文简要概述一下我的毕业论文思路，完整可执行代码大概在5月左右开源在Github，主要是为了证明学术诚信，而且太早开源不好，等我快要答辩了再开源
本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Jason Brownlee 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 循环神经网络(RNN)是一种人造神经网络，它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制，以维持内部的状态。 神经网络拥有“状态”以后
最近，有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，专门用于处理序列数据。相比传统的RNN结构，LSTM引入了门控机制，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。本文将详细分析LSTM在序列数据处理中的优点和缺点。
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
在内容爆炸性增长的今天，个性化推荐发挥着越来越重要的作用，如何在海量的数据中帮助用户找到感兴趣的物品，成为大数据领域极具挑战性的一项工作；另一方面，深度学习已经被证明在图像处理，计算机视觉，自然语言处理等领域都取得了不俗的效果，但在个性化推荐领域，工程应用仍然相对空白。 本文是深度学习在个性化推荐实践应用的第二篇，在第一篇中，我详述了如何利用历史沉淀数据挖掘用户的隐藏特征，本文在上一篇的基础上进行延伸，详细分析如何利用LSTM，即长短时记忆网络来进行序列式的推荐。 1从RBM，RNN到
本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。
传统的CTA策略多为多品种多周期的趋势跟踪策略组合。其中对于趋势的定义，大都基于时间序列计算出的传统技术指标，如MACD、均线等。然后根据趋势的多空，构建多品种的多空组合。随着深度学习的发展，很多研究者在量化CTA策略的研发中，开始尝试深度学习算法。常见的作法，如直接用深度学习预测每个品种未来一段时间的收益率，并根据预测收益构建品种多空的组合。但这钟做法有以下两个缺点：
本文以交通事故预测为应用背景，提出了一个基于多源时空数据的多步、多粒度稀疏事件预测模型。其中集中归纳总结并缓解了时空稀疏问题、短期状态变化感知与多步预测问题。
---- CS224d－Day 5: 什么是RNN 本文结构： 1.什么是 RNN？和NN的区别？ 2.RNN 能做什么？为什么要用 RNN？ 3.RNN 怎么工作的？ 4.RNN 基本模型存在某些问题？ 5.GRU 和 LSTM 是什么？ ---- 1.什么是 RNN？和NN的区别？ RNN－(Recurrent Neural Networks)：循环神经网络 传统的神经网络模型，它是有向无环的，就是在隐藏层中各个神经元之间是没有联系的，而实际上我们的大脑并不是这样运作的，所以有了RNN模型，它在隐藏层的
这两天全球股市都可谓血雨腥风！ 这个时候，营长照例会点燃一根烟，看着满屏高高低低的K线，心中又出现了那个历史之问：这时候是该卖出手中持仓？还是用剩余资金抄底？ 作为关注 AI 多年的股市老韭菜，营长深知要想完全预测股市是不可能的，但并非无法预测。如果方法得当，就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢？心中默念使用数据科学投资的三个关键原则： 过去的表现并不是我们所关心的，我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的，我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
论文名称：Why Gradient Clipping Accelerates Training: A Theoretical Justification for Adaptivity
比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810 以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习
达观数据目前已经举行过两次围绕比赛的技术直播分享，并开源了baseline模型。本文是这两次技术直播的内容总结，包括信息抽取传统算法和前沿算法详解、比赛介绍，以及比赛baseline模型代码分析和改进建议。
作者：石文华 编辑：祝鑫泉 前 言 文章来源：https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
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。
近日，LSTM 的发明人、著名深度学习专家 Jürgen Schmidhuber 发表了一篇长文，详细论述了近 30 年前，即 1990~1991 年之间他和团队进行的许多研究。
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中，你将学习如何使用新数据更新长短期记忆（LTCM）递归神经网络。 在学完本教程后，你将懂得： 如何用新数据更
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 作者表示：我们已经陷入 RNN、LSTM 和它们变体的坑中很多年，是时候抛弃它们了！ 在 2014 年，RNN 和 LSTM 起死回生。我们都读过 Colah 的博客《Understanding LSTM Networks》和 Karpathy 的对 RNN 的颂歌《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。但当时我们都「too y
翻译 | 张涛 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2014 年 RNN/LSTM 起死回生。自此，RNN/LSTM 及其变种逐渐被广大用户接受和认可。起初，LSTM 和 RNN 只是一种解决序列学习和序列翻译问题的方法（seq2seq），随后被用于语音识别并有很好的效果，比如 Siri，Cortana，Alexa 等；此外，这种技术在机器翻译领域也有应用，比如 Google Translate。 2015-2016 年，新的 ResNet 和 Attention 技术出现。实际上
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
大数据文摘作品 编译：晚君、笪洁琼、钱天培 循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM），这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了！ LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代，于2014年死而复生。接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换（seq2seq）的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google语音助理、Alexa的能力得到惊人的提升。 另外，不要忘了机器翻译，包括将文档翻译成不同的语言，或者是神经网络机器翻译还可以将图像翻译为文本，文字到图像和字幕视频等等。
平时很少写总结性的文章，感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点，所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向，所以主要还是把rnn，lstm，gru，convlstm，convgru以及ST-LSTM
卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。
选自Medium 作者：Piotr Tempczyk 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究，但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM 网络的可视化能带来很有意思的结果，由于其包含时间相关性，我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联，还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 GitHub 地址：https://github.com/asap-report/lstm-visualisation 数据集地址https://archive.ics.uci
作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点，DNN不能用于将序列映射到序列。此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列（下文简称目标序列）。我个人理解是，假设要将中文翻译成法语，那么首先将中文作为输入，编码成英语，然后再将英语解码成法语。这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machine Translation, SMT)相比，在BLUE(Bilingual Evaluation Understudy)算法的评估下有着更好的性能表现。同时，作者发现，逆转输入序列能显著提升LSTM的性能表现，因为这样做能在源序列和目标序列之间引入许多短期依赖，使得优化更加容易
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
作者：阿萨姆 | 普华永道 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习大热以后各种模型层出不穷，很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN，这么多个网络到底有什么不同，作用各是什么？ 趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？》这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。因为格式问题和传播原因，我把原回答内容在这篇文章中再次向大家介绍。 在更详细的介绍各种网络前，首先说明： 大部分神经网络都可以用深度(depth)和连接结构(c
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
LSTM Networks（长短期记忆神经网络）简介 LSTM Networks 是递归神经网络（RNNs）的一种，该算法由 Sepp Hochreiter 和 Jurgen Schmidhuber 在 Neural Computation 上首次公布。后经过人们的不断改进，LSTM 的内部结构逐渐变得完善起来（图 1）。在处理和预测时间序列相关的数据时会比一般的 RNNs 表现的更好。目前，LSTM Networks 已经被广泛应用在机器人控制、文本识别及预测、语音识别、蛋白质同源检测等领域。基
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