开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TensorFlow: LSTM在另一个LSTM之上

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），用于处理序列数据。

LSTM在另一个LSTM之上是指将一个LSTM模型作为另一个LSTM模型的输入或组件。这种层级结构可以用于构建更复杂的模型，以处理更复杂的序列数据。

LSTM在序列数据处理中具有以下优势：

长期记忆能力：LSTM通过使用门控机制，可以有效地记住长期依赖关系，适用于处理需要长期记忆的序列数据。
处理变长序列：LSTM可以处理变长序列，因为它的门控机制可以自适应地选择性地忽略或记住输入的不同部分。
抑制梯度消失问题：LSTM通过使用门控机制，可以有效地抑制梯度消失问题，使得在训练过程中可以更好地传播误差信号。

LSTM在各种领域和应用中都有广泛的应用，包括但不限于：

自然语言处理（NLP）：LSTM可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，因为它可以处理变长的文本序列。
语音识别：LSTM可以用于语音识别任务，因为它可以处理变长的音频序列。
时间序列预测：LSTM可以用于预测股票价格、天气预报等时间序列数据。
图像处理：LSTM可以用于图像描述生成、图像标注等任务，因为它可以处理变长的图像序列。

腾讯云提供了一系列与机器学习和深度学习相关的产品和服务，可以用于构建和部署基于TensorFlow的LSTM模型。其中，推荐的产品包括：

腾讯云AI Lab：提供了丰富的机器学习和深度学习工具和资源，包括模型训练平台、模型部署服务等。详情请参考：腾讯云AI Lab
腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）：提供了全面的机器学习平台，支持使用TensorFlow等框架进行模型训练和部署。详情请参考：腾讯云机器学习平台
腾讯云GPU云服务器：提供了强大的GPU计算能力，适用于训练深度学习模型。详情请参考：腾讯云GPU云服务器
腾讯云函数计算：提供了无服务器的计算服务，可以用于快速部署和运行基于TensorFlow的LSTM模型。详情请参考：腾讯云函数计算

通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发者可以更方便地构建和部署基于TensorFlow的LSTM模型，实现各种序列数据处理任务。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73650806 关于LSTM可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443...) 调用predict预测结果： predicted = [[pred] for pred in regressor.predict(test_X)] 接下来我们来看看函数lstm_model： def...lstm_model(X,y): # 创建深度LSTM，深度为 HIDDEN_SIZE lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE..., state_is_tuple=True) # 将 lstm_cell 变为多层RNN，层数为NUM_LAYERS cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell...([lstm_cell] * NUM_LAYERS) # 训练rnn，output为输出的结果，_ 返回的是最终的状态 output,_ = tf.nn.dynamic_rnn(cell

1K2 0

tensorflow lstm原理与代码从头构建

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/construct_lstm_from_nothing/ tensorflow lstm原理与代码从头构建...简单的一层lstm # 使用 basic LSTM Cell. lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias...=1.0, state_is_tuple=True) init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 初始化全零 state...如果 inputs 为 (steps, batches, inputs) ==> time_major=True; outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell...batch_size, max_time, cell_state_size] final_state[1] size: [batch_size, cell_state_size] Reference 各种LSTM

4861 0

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

& GRU 基本LSTM tensorflow提供了LSTM实现的一个basic版本，不包含lstm的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了lstm的扩展。...分别为：tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell() LSTM的结构盗用一下Understanding LSTM Networks...图一 tensorflow中的BasicLSTMCell()是完全按照这个结构进行设计的，BasicLSTMCell只构建了一个时间步的计算图，下面会说到，在tf中有两种方式进行时间步展开。...则返回的是 n-tuple，其中n=len(cells): tuple:(c=[batch_size, num_units], h=[batch_size,num_units]) 这是，网络已经搭好了，tensorflow...) 已经得到输出了，就可以计算loss了,根据你自己的训练目的确定loss函数 GRU GRU结构图来自Understanding LSTM Networks ?

7494 0

Tensorflow：基于LSTM轻松生成各种古诗

比如说，在文本中，一个词和它前面的词是有关联的；在气象数据中，一天的气温和前几天的气温是有关联的。例如本帖要使用RNN生成古诗，你给它输入一堆古诗词，它会学着生成和前面相关联的字词。...关于RNN： TensorFlow练习3: RNN, Recurrent Neural Networks http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness...使用的数据集：全唐诗(43030首)：本文代码在公众号 datadw 里回复古诗即可获取。模型生成首先我们要训练好模型。...这里采用的是2层的LSTM框架，每层有128个隐藏层节点，batch_size设为64。训练数据来源于全唐诗（可在上面百度云资源分享当中找到）。...训练好的模型在公众号 datadw 里回复古诗即可获取。生成古诗使用训练好的模型可以轻松生成各种古诗。下面就是几个例子： ? ? 生成藏头诗上代码： ?

2K6 0

教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。我们将选用 MNIST 作为数据集。...这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell

1.4K10 0

在深度学习TensorFlow 框架上使用 LSTM 进行情感分析

长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络单元，是另一个 RNN 中的模块。从抽象的角度看，LSTM 保存了文本中长期的依赖信息。...但是LSTM，基本上就会判断哪些信息是有用的，哪些是没用的，并且把有用的信息在 LSTM 中进行保存。...为了得到词向量，我们可以使用 TensorFlow 的嵌入函数。这个函数有两个参数，一个是嵌入矩阵（在我们的情况下是词向量矩阵），另一个是每个词对应的索引。...这些数据都是存储在一个文本文件中，首先我们需要做的就是去解析这个文件。正向数据包含在一个文件中，负向数据包含在另一个文件中。...导入一个预训练的模型需要使用 TensorFlow 的另一个会话函数，称为 Server ，然后利用这个会话函数来调用 restore 函数。

2.3K7 0

tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR

更加细节的实现方法见另一篇 http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ 生成数据利用captcha来生成验证码，具体生成验证码的代码...，在公众号 datadw 里回复 OCR 即可获取。...lstm输入格式的问题，其label tensor应该是稀疏矩阵，所以读取图片和label之后，还要进行一些处理，具体可以看代码在公众号 datadw 里回复 OCR 即可获取。...http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ warpCTC的GPU版本试过之后发现速度差不多,但是能极大的减少CPU的占用...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/

4.2K3 0

基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

，但是限制了梯度的传播；长短期记忆（LSTM） LSTM LSTM最先是被引入来解决梯度小时问题，LSTM在神经网络中是一个特殊的隐藏层，他将时间步t的隐藏层状态更新结构表示如下：图来源以及...遗忘门类似于一个过滤器，决定上一个时间步的信元状态C能否通过输入门：负责根据输入值和遗忘门的输出，来更新信元状态C 输出们：更新隐藏单元的值当然，LSTM的形式也是存在很多变式的，不同的变式在大部分任务上效果都差不多...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...神经层的细胞数，也是LSTM层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率；

1.7K3 0

TensorFlow Bi-LSTM实现文本分词

本节我们来尝试使用 TensorFlow 搭建一个双向 LSTM (Bi-LSTM) 深度学习模型来处理序列标注（分词）问题，主要目的是学习 Bi-LSTM 的用法。...在某些任务中，双向 RNN 的表现比单向 RNN 要好，本文要实现的文本分词就是其中之一。不过本文使用的模型不是简单的双向 RNN，而是 RNN 的变种 -- LSTM。 ?...运行结果在训练过程中，我们需要构建模型图，然后调用训练部分的代码进行训练，输出结果类似如下： Global Step 0 Step 0 Train Loss 1.67181 Accuracy 0.1475...可见测试准确率在 95% 左右，对于测试数据，此处还输出了每句话的序列标注结果，如第一行结果中，“据”字对应的标注就是 s，代表单字成词，“新”字对应的标注是 b，代表词的起始，“华”字对应标注是 m，...参考来源 TensorFlow入门双端 LSTM 实现序列标注，CSDN，永永夜基于双向LSTM的seq2seq字标注，科学空间 TensorFlow Importing Data，TensorFlow

2.5K8 0

LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。...在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...一年内旅行的乘客数量是波动的，这是有道理的，因为在夏季或冬季休假期间，旅行的乘客数量比一年中的其他时间增加。...LSTM算法将在训练集上进行训练。然后，该模型将被用来对测试集进行预测。预测结果将与测试集的实际值进行比较，以评估训练模型的性能。前132条记录将被用来训练模型，最后12条记录将被用作测试集。...在每个元组中，第一个元素将包含12个项目的列表，对应于12个月内旅行的乘客数量，第二个元组元素将包含一个项目，即12+1个月内的乘客数量。

2.3K2 0

在Keras中可视化LSTM

在满足我好奇的神经元的同时，我偶然发现了Andrej Karpathy的博客，名为“循环神经网络的不合理有效性”。如果你想获得更深入的解释，建议你浏览他的博客。...在本文中，我们不仅将在Keras中构建文本生成模型，还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。就像CNN一样，它学习图像的一般特征，例如水平和垂直边缘，线条，斑块等。...类似，在“文本生成”中，LSTM则学习特征（例如空格，大写字母，标点符号等）。LSTM层学习每个单元中的特征。我们将使用Lewis Carroll的《爱丽丝梦游仙境》一书作为训练数据。...将Sigmoid应用于图层输出后，值在0到1的范围内。数字越接近1，它的重要性就越高。如果该数字接近于0，则意味着不会以任何主要方式对最终预测做出贡献。...你可以在我的Github个人资料中得到整个代码。 https://github.com/Praneet9/Visualising-LSTM-Activations

1.3K2 0

一看就懂的Tensorflow实战（LSTM）

LSTM 简介公式 LSTM LSTM作为门控循环神经网络因此我们从门控单元切入理解。...Tensorflow LSTM tensorflow 提供了LSTM 实现的一个 basic 版本，不包含 LSTM 的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了 LSTM 的扩展。...[1] Tensorflow 实现 LSTM from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...import rnn 导入数据集 # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist...Testing Accuracy: 0.875 参考 [1] [tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU]https://blog.csdn.net/u012436149/article

1.3K6 0

使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow

mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量，特别的是，将使用LSTM...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...You will need the appropriate version of tensorflow for your platform, this example is for mac....For more details goto TAG tensorflow-0.11.0 Setup (ltsm) $ pip install -U https://storage.googleapis.com.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .

2.5K7 0

【年度系列】使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

本期作者：Thushan Ganegedara 本期编辑：1+1=3 前言在本文开始前，作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型，它可以很好地利用股票数据中的内在模式，或者可以在没有任何人参与的情况下使用...LSTM单元格如下所示：计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...你可以使用TensorFlow中的MultiRNNCell来封装创建的三个LSTMCell对象。此外，还可以使用dropout实现LSTM单元格，因为它们可以提高性能并减少过拟合。...输出并将其输入回归层，得到最终预测结果首先创建TensorFlow变量（c和h），它将保持单元状态和长短期记忆单元的隐藏状态。...LSTM进行训练计算平均训练损失对于测试集中的每个起点通过迭代在测试点之前找到的以前的num_unrollings数据点来更新LSTM状态使用先前的预测作为当前输入，连续预测n_predict_once

1.8K3 0

Tensorflow深度学习LSTM实现的小说撰写预测damo

最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。...原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。...模型： lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(size, forget_bias = 0.5) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper...(lstm_cell, output_keep_prob = keep_prob) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell], num_layers)...3、根据训练数据输出误差反向调整模型 with tf.variable_scope("Model", reuse = None, initializer = initializer):#tensorflow

1.4K5 0

LSTM模型在问答系统中的应用

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。 1、采用句子相似度的方式。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...大量的实验证明，在大数据量的情况下，深度学习算法和传统的自然语言算法相比可以获得更优的结果。并且深度学习算法无需手动抽取特征，因此实现相对简便。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用

1.9K7 0

使用TensorFlow 2.0的LSTM进行多类文本分类

LSTM是一种RNN，可以解决此长期依赖问题。在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。...现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...import csv import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import...tf.keras.layers.Dense(6, activation='softmax') ]) model.summary() 图4 在模型摘要中，有嵌入的内容，双向包含LSTM，后跟两个密集层。...在训练结束时，可以看到有点过拟合。 Jupyter笔记本可以在Github上找到。

4.1K5 0

在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

=0.33)(d11) dl2=Dropout(0.3)(den1) # lstm2=LSTM( # 256,activation='tanh', # return_sequences...=False)(lstm1) # dl2=Dropout(0.5)(lstm2) print("dl2=",dl1) g2=concatenate([g,dl2],axis=1) d10=Dense...为例）可能会遇到多种模型需要揉在一起，如cnn和lstm，而我一般在keras框架下开局就是一句 model = Sequential() 然后model.add ，model.add , ……...g2=concatenate([g,dl2],axis=1) 总结一下：这是keras框架下除了Sequential另一种函数式构建模型的方式，更有灵活性，主要是在模型最后通过 model=Model...(input=inp,outputs=den2)来确定整个模型的输入和输出以上这篇在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2K2 1

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（3）HMM RNN LSTM

RNN的模型在时间上可以进行展开（仅仅在时间上展开即随着时间的推移更新网络权值）： ?...改进的RNN：LSTM LSTM：长短期记忆网络（long stort-term memory）由LSTM算法对标准RNN进行改进。规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。...忘记门（forget gate）某个X值可能会影响一个在时间上或者空间上比较远的hj输出，训练的过程就是学习到这个影响被量化的过程。...LSTM可以是一个很大的方阵，中间部分是一个个LSTM单元，如下图所示： http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29这篇文章中有详细的解释。...在语言模型中，表示前一个主语到当前是否应该被遗忘，而新的主语是否应该代替原先的主语出现。最后的输出：2个，一个输出到同层下一个单元，一个输出到下一层的单元上。

1K7 0

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

今日资料： https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent 中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh.../tutorials/recurrent.html 代码： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py...，在 LSTM 单元后面可以加一个 dropout 层；再用 tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 把多层的 LSTM 堆加到一起；用 cell.zero_state 将 LSTM...的初始状态设置为0；接下来是 embedding 矩阵，行数是词汇表的大小，列数是每个单词的向量表达的维度，在训练过程中，它可以被优化和更新； ?...在 main() 中：用 reader.ptb_raw_data 读取解压后的数据；得到 train_data, valid_data, test_data 数据集；用 PTBInput 和

1.2K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭