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关键词

周志华等提出RNN可解释性方法,看看RNN内部都干了些

尤其是在循环神经网络,我们只知道每一个时步它都在利以前记忆抽取当前语义信息,但具体到怎以及时候,我们就无能为力了。 在本文,南京大学周志华等研究者尝试利机探索 RNN 内在机制,这种具物理意义模型可以将 RNN 内部流程展现出来,并帮助我们窥探 RNN 到底都干了些。 为了从 RNN 学习 FSA,并使 FSA 解释 RNN 内在机制,我们需要知道如何学习 FSA 以及具体解释 RNN 。 这在一定程度上解释了为一个门控 MGU 在某种程度上优于其它门控 RNN。对于情感分析这一真实数据,研究者发现在数值计算背后,RNN 确实具区分语义差异性能力。 通过利构成聚类倾向,LISOR-k 和 LISOR-x 都可以从 RNN 学习到良泛化 FSA。?

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一份详细LSTM和GRU图解

逐个处理序列处理时,它将先前传递给序列下一步。充当神经网络记忆。它保存着网络以前见过数据信息。?将传递给下一个时步让我们观察RNN一个单元格,看看如何计算。 首先,将输入和先前组合成一个向量。这个向量现在含当前输入和先前输入信息。向量经过tanh激活,输出新,或网络记忆。?RNN细胞TANH激活tanh激活于帮助调节流经网络值。 Sigmoid将值压缩至0和1之让我们深入了解不同大门在做,不是吗?因此,我们三个不同门来调节LSTM单元信息流。忘记门,输入门和输出门。 然后我们从输入门获取输出并进行逐点加法,将单元更新为神经网络发现相关新值。这就得到了新单元。?计算细胞输出门最后我们输出门。输出门决定下一个。 输出门操作回顾一下,遗忘门决定了哪些内容与前面步相关。输入门决定了从当前时步添加哪些信息。输出门决定下一个应该是

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    最简单RNN回归模型入门(PyTorch)

    对于t时刻x经过一个线性变换(U是变换权重),然后与t-1时刻经过线性变换Vh相加,再经过一个 非线性激活(一般使tanh或者relu函数)以后,形成一个t时刻h,然后再经过一个线性变换 RNN层可以多层,但是RNN我们层一般不会设置太多,因为在横向上很长序列扩展形成网络,这部分特征是我们更加关注。最后,需要说明RNN可以是单向,也可以是双向。 下面是PyTorch官方说明: 对于RNN输入包括输入序列和一个初始化$h_0$。 输出尺寸为 (sequence_length, batch_size, num_directions * hidden_size) 每一次RNN运行结果输出还会附带输出$h_i$,当然这个尺寸和初始相同 (x, h_state) # RNN输出(预测结果,) h_state = h_state.detach() # 这一行很重要,将每一次输出传递下去(不带梯度) loss = loss_func

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    【模型解读】浅析RNN到LSTM

    上面我们可以看出,一个RNN输入包括了两个:一个是当前时刻输入xt,于实时更新,另一个是上一时刻ht-1,于记忆,而不同时刻网络共是同一套参数。 这个cell state承载着之前所信息,每到新时刻,就相应操作来决定舍弃信息以及添加信息。 这个h不同,在更新过程,它更新是缓慢,而h更新是迅速。LSTM网络结构图如下,输入包括ht-1,xt,输出ht,为ct-1,ct。? 2.1 遗忘门与遗忘阶段 遗忘门决定了要从上一个舍弃信息,它输入上一输出ht-1、当前输入信息xt到一个Sigmoid函数,产生一个介于0到1之数值,与上一个时刻ct-1 了遗忘门和输入门之后,就得到了完整下一时刻Ct,它将于产生下一层ht,也就是当前单元输出。???2.3 输出门与输出阶段输出门决定了要从cell state输出信息。

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    通俗易懂--循环神经网络(RNN)网络结构!(TensorFlow实现)

    (recursive neural network) 1.1 RNN文本生成(生成序列)机器翻译看图说话文本(情感)分析智能客服聊天机器人语音识别搜索引擎个性化推荐1.2 为了CNN,还要RNN 它并⾮刚性地记忆所固定⻓度序列,而是通过来存储之前时信息。1.3 RNN网络结构首先先上图,然后再解释:?现在我们考虑输⼊数据存在时相关性情况。 因此,该变量也称为。由于在当前时定义使⽤了上⼀时,上式计算是循环。使⽤循环计算⽹络即循环神经⽹络(recurrent neural network)。 不同点 1、CNN空扩展,神经元与特征卷积;RNN扩展,神经元与多个时输出计算2、RNN可以于描述时上连续输出,记忆功能,CNN于静输出 4. 为RNN 训练时候Loss波动很大由于RNNmemory会影响后期其他RNN特点,梯度时大时小,learning rate没法个性化调整,导致RNN在train过程,Loss会震荡起伏

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    LSTM与GRU简单介绍

    因此,如果你准备进行一个文本预测任务,RNN 可能会遗漏一些隔时较长重要信息。为会如此?因为RNN在反向传播过程,会面临梯度消失问题,即梯度会随着时推移慢慢下降。 【LSTM】LSTM 控制流程与 RNN 相似,都是在前向传播过程处理流过节点信息,不同之处在于 LSTM内部具“门”结构,而各个“门”之分工配合,更地处理长时序列信息。 输出门输出门来确定下一个值,包含了先前输入信息。首先,我们将前一个和当前输入传递到 sigmoid 函数,然后将新得到细胞传递给 tanh 函数。 最后将 tanh 输出与 sigmoid 输出相乘,以确定应携带信息。再将作为当前门输出,把新细胞和新传递到下一个时步长去。? 最后让我们再梳理一下前面介绍内容,首先遗忘门于确定前一个步长哪些相关信息需要被保留;其次输入门于确定当前输入哪些信息是重要,需要被添加;最后输出门来确定下一个应该是,这就是LSTM

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    循环神经网络教程第一部分-RNN简介

    通常来计算第一个,会被全0初始化。 ?是?时刻输出。例如,如果想要预测句子下一个词,那它就会是包含词表一个概率向量,?。 这里一些需要注意地方: 你可以认为? RNN主要特征是它,可以捕捉一句话信息。 RNN能做RNN在NLP很多任务都取得了很大成功。 LSTM与RNN在结构上并没本质不同,只是使了不同函数来计算。LSTM记忆单元被称为细胞,你可以把它当作是黑盒,它把前一刻?和当前输入?。 内部这些细胞能确定被保存在记忆被从记忆删除。这些细胞把之前,当前记忆和输入结合了起来,事实证明这些类型单元对捕捉长期依赖十分效。 总结 到目前为止一切都很,希望你已经对RNN以及能做了基本了解,在接下来文章,我会使python和theano实现RNN语言模型第一个版本。

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    教程 | 一步一步,看图理解长短期记忆网络与门控循环网络

    逐个处理序列 在处理过程,它将之前传递给序列下一个步骤。作为神经网络记忆,保存着网络先前观察到数据信息。?传递到下一时步观察 RNN 一个单元格,看看如何计算。 首先,输入和之前组合成一个向量。这个向量现在当前输入和先前输入信息。向量通过 tanh 激活,输出是新,或神经网络记忆。? 计算单元 输出门最后是输出门(output gate),输出门决定下一个。记住,包含先前输入信息。于预测。 新单元和新随后被转移到下一步。?输出门操作需要了解是,遗忘门决定了哪些内容与前面步骤相关。输入门决定从当前步骤添加哪些相关信息。输出门决定下一个应该是。 GRU 摆脱了单元,直接传递信息,它只重置门和更新门这两个门控机制。?GRU 单元和它门更新门类似于 LSTM 遗忘门和输入门。它同时决定丢弃旧信息,添加新信息。

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    LSTM和GRU解析从未如此通俗易懂

    如果朋友第二天问你户评价都说了,那你可能不会一字不漏地记住它,而是会说出但大脑里记得主要观点,比如“下次肯定还会来买”,那其他一些无关紧要内容自然会从记忆逐渐消失。 将传递给下一个时步 让我们看看 RNN 一个细胞,了解一下它如何计算。 首先,将输入和先前组合成向量, 该向量包含当前输入和先前输入信息。 细胞计算 输出门 输出门来确定下一个值,包含了先前输入信息。 再将作为当前细胞输出,把新细胞和新传递到下一个时步长去。 ? 输出门运算过程 让我们再梳理一下。 遗忘门确定前一个步长哪些相关信息需要被保留;输入门确定当前输入哪些信息是重要,需要被添加;输出门确定下一个应该是

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    深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络(RNN)学习笔记

    例如 ,你要预测句子下一个单词是 ,一般需要到前面单词 ,因为一个句子前后单词并不是独立 。于是乎 ,我们就名正言顺引出了这篇文章 RNN 。 具体表现形式为网络会对前面信息进行记忆并应于当前输出计算 。重点讲就是 ,层之节点之连接 ,并且输入不仅包括输入层输出还包括上一时刻输出 。 例如上图 ,A表示含层 ,能够看出来从左到右序列含层输入不仅包括输入层还上一个序列含层输出 。3.RNN 能干些啥理论上 ,RNN 能够对任何长度序列数据进行处理 。 但是在实践 ,为了降低复杂性往往假设当前只与前面几个相关 ,下图便是一个典型RNN :坦白讲 ,小詹对 RNN 只知道基础概念 ,很少很少 。 它与一般 RNN 结构本质上并没不同 ,只是使了不同函数去去计算

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    循环神经网络——实现LSTM

    考虑:若只看上图蓝色箭头线传递过程,不考虑非线性部分,那就会得到一个简化式子(1): (1) ? 如果将起始时刻信息?向第?时刻传递,会得到式子(2) (2) ?? :控制多少当前时刻memory cell信息可以流入当前?。 注:gates并不提供额外信息,gates只是起到限制信息。 因为gates起到是过滤器作,所以所激活函数是sigmoid而不是tanh。 信息流:信息流来源只三处,当前输入?,上一时刻?,上一时刻cell?,其? 并且真达到了leaky units思想,memory cell自连接是线性累积。 当前计算:如此大费周章最终任然是同普通RNN一样要计算当前。 式子:?当前?是从? 信息流:标准RNN信息流两处:input输入和hidden state

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    【算法】循环神经网络RNN

    小编邀请您,先思考:1 RNN和LSTM异同?2 RNN输入和输出分别是?3 如何Python实现RNN? 具体表现形式为网络会对前面信息进行记忆并应于当前输出计算,即层之节点不再无连接而是连接,也就是说输入不仅包括输入层输出还包括上一时刻输出。 例如,他今天事,所以我…… 当处理到“我”时候选择性忘记前面“他”,或者说减小这个词对后面词。?输入层门:存储信息(细胞)第二步是决定在细胞里存。 这一步我们真正实现了移除哪些旧信息(比如一句话上一句主语),增加哪些新信息。?输出层门:输出()最后,我们要决定作出预测。实现方式:1. · LSTM输入门和遗忘门,在GRU被整合成一个更新门z;而重置门r被直接到前一个上面了。经过实验,一般认为,LSTM和GRU之并没明显优胜者。

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    深度学习之RNN、LSTM及正向反向传播原理

    : U:输入层到层直接权重 W:层到权重 V: 层到输出层权重 RNN展开以后,似乎都已经很明白了,正向传播( Forward Propagation ) 依次按照时顺序计算一次即可 LSTM拥三个门,来保护和控制细胞。0代表“不允许任何量通过”,1代表“允许任何量通过”。?控制门逐渐理解LSTM?遗忘门 首先,决定从细胞丢弃信息。 输入和更新 然后确定新信息被存放在细胞。 这里包含两部分: 一部分是Sigmoid层,称为“输入门”,它决定我们将要更新值; 另一部分是tanh层,创建一个新候选值向量~C_t,它会被加入到。 这样,就能这两个信息产生对更新。?更新细胞 现在是更新旧细胞了,C_t-1 更新为 C_t 。前面步骤已经决定了将会做,现在就是实际去完成。

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    深度学习——RNN(1)RNN基础LSTM

    前言:为BP神经网络、CNN,还需要RNN? BP神经网络和CNN输入输出都是互相独立,也就是说它模拟了神经元之信息传递过程,但是作为人,我们依旧会记得小时候很多事情,这就需要RNNRNN基础实际应些场景输出内容和之前内容是关联 正向传播 在t=1时刻,U,V,W都被随机初始化,s0通常初始化为0,然后进行如下计算: ?时就向前推进,此时s1作为时刻1记忆将参与下一个时刻预测 活动,也就是:? 可以这样理解: h=f(现输入+过去记忆总结) 反向传播 bp神经网络误差反向传播方法将输出层误差总和,对各个权重梯度 ∇U,∇V,∇W,求偏导数,然后利梯度下降法更新各个权重。 第二个“门”==>“信息增加门”: 决定放新信息到“细胞; Sigmoid层决定值需要更新; T anh层创建一个新候选向量Ct; 主要是为了更新做准备 ?

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    深度学习之RNN、LSTM及正向反向传播原理

    : U:输入层到层直接权重 W:层到权重 V: 层到输出层权重RNN展开以后,似乎都已经很明白了,正向传播( Forward Propagation ) 依次按照时顺序计算一次即可 LSTM拥三个门,来保护和控制细胞。0代表“不允许任何量通过”,1代表“允许任何量通过”。?控制门逐渐理解LSTM?遗忘门首先,决定从细胞丢弃信息。 输入和更新然后确定新信息被存放在细胞。 这里包含两部分:一部分是Sigmoid层,称为“输入门”,它决定我们将要更新值;另一部分是tanh层,创建一个新候选值向量~C_t,它会被加入到。这样,就能这两个信息产生对更新。? 更新细胞现在是更新旧细胞了,C_t-1 更新为 C_t 。前面步骤已经决定了将会做,现在就是实际去完成。

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    教程 | 一步一步,看图理解长短期记忆网络与门控循环网络

    在本文,Michael 将从 LSTM 和 GRU 背后原理开始,然后解释令 LSTM 和 GRU 具优秀性能内部机制。如果你想了解这两个网络背后发生了,这篇文章就是为你准备。 逐个处理序列 在处理过程,它将之前传递给序列下一个步骤。作为神经网络记忆,保存着网络先前观察到数据信息。?传递到下一时步观察 RNN 一个单元格,看看如何计算。 计算单元 输出门最后是输出门(output gate),输出门决定下一个。记住,包含先前输入信息。于预测。 新单元和新随后被转移到下一步。?输出门操作需要了解是,遗忘门决定了哪些内容与前面步骤相关。输入门决定从当前步骤添加哪些相关信息。输出门决定下一个应该是。 GRU 摆脱了单元,直接传递信息,它只重置门和更新门这两个门控机制。?GRU 单元和它门更新门类似于 LSTM 遗忘门和输入门。它同时决定丢弃旧信息,添加新信息。

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    入门 | 一文简述循环神经网络

    了解 CNN 相关知识,是为了与 RNN 进行对比:RNN以及在哪些地方比 CNN 更。我们首先从「循环」(Recurrent)这个词说起。为将其称为循环? 所日常使系统都了某种高级版本 RNN。3. 语音识别基于输入声波预测语音片段,从而确定词语。4. 生成图像描述RNN 一个非常广泛是理解图像发生了,从而做出合理描述。 输入数据完整词汇表是 {n,a,m,s,k,r}。在真实世界单词或句子都会更复杂。为了简化问题,我们是下面这个简单词汇表。?在上图层或 RNN 块在当前输入和之前了公式。 输入在网络传递每一个都是一个时步或一步,所以时步 t 输入是 a,时步 t-1 输入就是 n。将公式同时应于 n 和 a 后,就得到了一个新于当前公式如下所示:? h_t 是新,h_t-1 是前一个。x_t 是时 t 时输入。在对之前步应了相同公式后,我们已经能感知到之前输入了。

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    入门 | 一文简述循环神经网络

    了解 CNN 相关知识,是为了与 RNN 进行对比:RNN以及在哪些地方比 CNN 更。我们首先从「循环」(Recurrent)这个词说起。为将其称为循环? 所日常使系统都了某种高级版本 RNN。3. 语音识别基于输入声波预测语音片段,从而确定词语。4. 生成图像描述RNN 一个非常广泛是理解图像发生了,从而做出合理描述。 输入数据完整词汇表是 {n,a,m,s,k,r}。在真实世界单词或句子都会更复杂。为了简化问题,我们是下面这个简单词汇表。?在上图层或 RNN 块在当前输入和之前了公式。 输入在网络传递每一个都是一个时步或一步,所以时步 t 输入是 a,时步 t-1 输入就是 n。将公式同时应于 n 和 a 后,就得到了一个新于当前公式如下所示:? h_t 是新,h_t-1 是前一个。x_t 是时 t 时输入。在对之前步应了相同公式后,我们已经能感知到之前输入了。

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    知识卡片 循环神经网络 RNN

    RNN建模适合于序列数据,例如根据股票价格随时走势预测未来;视频每一帧属于帧序列,可以预测下一帧内容,进行动作补偿。 ?自然语言处理,如大话西游台词,这里括号填呢? 是循环神经网络??传统神经网络模型,层与层之是全连接,但是层内节点没连接。序列信息,节点存在被前一刻记忆影响,节点接收上一个节点信息。 标准RNN层只一个h,可以对短期内容保持敏感,难以捕捉长期上下文;LSTM在基础上增加一个长时c, 也叫 cell state 单元或细胞于保存长期,无论是c还是h都是一个向量 最后还一个输出门,来控制如何使当前时刻长期来更新当前时刻ht,此时ht保存了一些长期信息并和标准RNN兼容;输出Ot时,还是使当前时刻ht来计算。 神经网络门? 简单理解,GRU通过重置门R和更新门U,将(ht-1 上一个时刻ht)与长期~ht进行混合得到新ht。

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    经典Seq2Seq与注意力Seq2Seq模型结构详解

    一次接收一个单词,并生成于下一步。随后,与之前不同是,不仅最后一个(h3)将被传递给解码器,所都将被传递给解码器。? 在这里,RNN第一步产生第一个。同样场景也会发生在第二个和第三个单词上,总是考虑到之前。 一旦我们句子单词都被处理完,(h1, h2, h2)就会被传递给注意力解码器。?注意力译码器 首先,注意力解码器添加了一个重要过程:每个一个分数。 此时,我们必须理解如何将分数分配给每个。你还记得badanau和Luong吗?为了更地理解注意力解码器内部发生了以及分数是如何分配,我们需要更多地谈谈点积注意力。 这是因为在我们例子,一旦确定每种语言都自己嵌入空,编码器和解码器就没相同嵌入空。我们可以直接将解码器、权值矩阵和编码器集相乘得到分数。

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