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
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
& 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 ?
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： ?
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
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。
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/
，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；
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
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。
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
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
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 .
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
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
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
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。
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。
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
TensorFlow实现 鄙人接触tensor flow的时间不长，也是在慢慢摸索，但是因为有之前使用Theano的经验，对于符号化编程也不算陌生，因此上手Tensorflow倒也容易。..._batch_size_update,feed_dict={self.new_batch_size:batch_size_value}) 模型不复杂，也就不一一解释了，在debug的时候，还是入了几个tensorflow...坑1：tensor flow的LSTM实现 tensorflow是已经写好了几个LSTM的实现类，可以很方便的使用，而且也可以选择多种类型的LSTM，包括Basic、Bi-Directional等等。...最终在测试集上，准确度约为85%，还不错。...不行，tensorflow也能写，但是使用tensorflow久了之后，写一些自定义的结构能力就会生疏许多，比如修改LSTM内的一些结构。
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