传统的神经网络结构可以归纳会下图左边的形式，隐藏层h的状态是不保存的，而在RNN中，每一个时间步的隐藏层状态都是由上一层的输入和上一个时间的状态共同计算得到。...，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...LSTM的原理介绍可以参考 LSTM由三个门来控制细胞状态，这三个门分别称为遗忘门、输入门和输出门。...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...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。
主要包括： 输入门：It 遗忘门：Ft 输出门：Ot 候选细胞：~Ct 细胞：Ct 隐含状态：Ht 假设隐含状态长度为h，数据Xt是一个样本数为n、特征向量维度为x的批量数据，其计算如下所示（W和b表示权重和偏置...最后的输出其实只有两个，一个是输出，一个是状态，输出就是Ht，而状态为(Ct,Ht)，其他都是中间计算过程。[2] ? 图示 LSTM ? ? 遗忘门 ? 输入门 ? 当前状态 ? 输出层 ?...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...lstm cell，即上面图示LSTM中的A # n_hidden表示神经元的个数，forget_bias就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。
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。...1、将小说进行分词，去除空格，建立词汇表与id的字典，生成初始输入模型的x与y def readfile(file_path): f = codecs.open(file_path, 'r',...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)
最常用的RNN是LSTM。 以上是递归神经网络的体系结构。 “ A”是前馈神经网络的一层。 如果只看右侧，则会经常通过每个序列的元素。 如果解开左侧，它将看起来完全像右侧。...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。...经过训练，具有相似含义的单词通常具有相似的向量。 双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。这有助于LSTM学习长期依赖关系。...双向的输出为128，因为它在LSTM中的输出增加了一倍。也可以堆叠LSTM层，但是发现结果更糟。
层中的每个LSTM单元的内部状态，通常缩写为“c”，并输出隐藏状态，通常缩写为“h”。 ?...由于LSTM权重和单元状态的随机初始化，你的具体输出值会有所不同。 如果有需要, 我们也可要求Keras来输出每个输入时间步的隐藏状态。...返回状态 (Return States) LSTM单元或单元层的输出被称为隐藏状态。 这很令人困惑，因为每个LSTM单元保留一个不输出的内部状态，称为单元状态或"c"。...最后一步（再次）的LSTM隐藏状态输出。 最后一步的LSTM单元状态。 隐藏状态和单元状态可以用来初始化具有相同单元数量的另一个LSTM层的状态。...这次的LSTM该层会返回每个输入时间步的隐藏状态，然后分别返回最后一个时间步的隐藏状态输出和最后输入时间步的单元状态。
模型说明 这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型，多层的模型使用Tensorflow尤其简单，下面是这个模型的图 ?...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。...batch_size*hidden_neural_size的零向量元组，其实就是LSTM初始化的c0、h0向量，当然这里指的是对于单层的LSTM，对于多层的，返回的是多个元组。...tensor flow直接集成了学术界的很多方法，比如像RNN、LSTM等都已经被tensorflow集成了，还有比如参数更新方法如梯度下降、Adadelta等也已经被tensorflow写好了，但是对于...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。
如何初始化LSTM的state LSTM 需要 initial state。一般情况下，我们都会使用 lstm_cell.zero_state()来获取 initial state。...但有些时候，我们想要给 lstm_cell 的 initial state 赋予我们想要的值，而不是简单的用 0 来初始化，那么，应该怎么做呢？...当然，当我们设置了state_is_tuple=False的时候，是很简单的，当state_is_tuple=True的时候，应该怎么做呢？...需要用到LSTMStateTuple LSTMStateTuple(c ,h) 可以把 LSTMStateTuple() 看做一个op from tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn_cell_impl
LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...您必须使用TensorFlow或Theano后端安装Keras（2.0或更高版本）。 本教程还假设您已安装scikit-learn、Pandas、 NumPy和Matplotlib。...LSTM状态种子初始化 当在Keras中使用无状态LSTM时，您可精确控制何时清空模型内部状态。 这是通过使用model.reset_states()函数实现的。...当训练时有状态的LSTM时，清空训练epoch之间的模型状态很重要。这样的话，每个epoch在训练期间创建的状态才会与该epoch的观察值序列相匹配。...在本教程中，我们将考虑一下两种方法之间的差别： 使用无状态的合适 LSTM 预测测试数据集（例如在重置之后）。 在预测完训练数据集之后使用有状态的合适LSTM预测测试数据集。
作者 | Ujwal Tewari 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 权力的游戏第8季确实令人失望，似乎导演无法学习前几季的模式，但担心的是，LSTM从不会错过任何模式，并会帮助提供一个更好的脚本...在深入研究模型的代码和脚本以及它的训练之前，将简要介绍一下LSTM（长期短期记忆）细胞以及它们如何有用。 LSTM概念 LSTM网络是一种递归神经网络，它具有LSTM单元块代替我们的常规神经网络层。...这些单元有不同的段，称为输入门，忘记门和输出门，如下图所示 - ? LSTM门 下面给出的图像显示了门如何操作以及每个门所涉及的数学方程，这使得它们的功能变得重要且可执行。 ?...import time from collections import namedtuple import numpy as np import tensorflow as tf 首先，加载文本文件并将其更改为整数...收到小批量的终端LSTM位置。接下来，将该位置传递回网络，以便下一批可以保持早期批次的位置。
（本次的验证码识别就是用了LSTM） LSTM在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”，这个处理器作用的结构被称为cell。...h(t)一方面用于当前层的模型损失计算，一方面用于下一层h(t+1)计算。 LSTM的结构比RNN的复杂得多，如下图所示： ? LSTM的关键是细胞状态，即贯穿图表顶部的水平线： ?...LSTM为细胞状态移除或者增加信息，这种精心设计的结构叫做门。LSTM有三种门结构。 1、遗忘门 ? 顾名思义，遗忘门决定丢掉细胞状态的哪些信息。...i(t)与~C(t)相乘后的结果用于更新细胞状态，数学表达式为： ? 3、输出门 经过遗忘门和输入门，细胞状态更新为： ? 最后，我们应该决定输出是什么。输出基于上述细胞状态，但是需要过滤。...LSTM的前向传播算法： （1）更新遗忘门输出： ? （2）更新输入门输出： ? （3）更新细胞状态： ? （4）更新输出门输出： ?
此外，目前关注于移动端的解决方案如 TensorFlow Mobile、TensorFlow Lite 等在一定程度上并不完善（TF Mobile 的内存管理与 TF Lite 的 Operators...如上图所示，首先 LSTM 会对前面输入的词进行建模，并输出对应的隐藏状态和记忆而作为后面字符级语言模型的先验输入。后面从 Start Flag 开始对键码实现字符级的建模而最终得出预测。...根据 kika 的解释，最后这种方案统一了两种输入。它的基本思想首先考虑到前面的 LSTM 语言模型除了要根据隐藏状态预测当前时间步的输出，同时还会向后传递这个隐藏状态。...且 kika 表示若网络有良好的训练，那么这个隐藏状态是可以包含足够的语意信息，因此我们可以将它作为后面字符级 LSTM 网络的初始状态。...因此，我们的主要精力放在 TensorFlow Mobile 在底层矩阵运算库之上的部分。
在 GitHub 中，谷歌的 TensorFlow 在此文成文时已有超过 50000 次星，表明了其在机器学习从业者中的流行度。...与此形成对比，相对缺乏的似乎是关于如何基于 LSTM 建立易于理解的 TensorFlow 应用的优秀文档和示例，这也是本文尝试解决的问题。...用整数值编码符号容易操作但会丢失单词的意思。本文中将符号转化为整数值是用来简化关于用 TensorFlow 建立 LSTM 应用的讨论的。更推荐采用 Word2Vec 将符号编码为向量。 2....这里采用的代码受到了 Tensorflow-Examples 的启发：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples...原文链接：https://medium.com/towards-data-science/lstm-by-example-using-tensorflow-feb0c1968537 本文为机器之心编译，
本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。...的话，状态会被表示成一个元组，否则会是 num_units 乘以 2 的数字，默认是元组形式。...接下来就是更新 Ct-1 为 Ct 和得到隐含状态输出了，都是遵循 LSTM 内部的公式实现： new_c = (c * sigmoid(f + self....最后将 new_c 和 new_h 进行合并，如果要输出元组，那么就合并为元组，否则二者进行 concat 操作，返回的结果是 new_h、new_state，前者即 Cell 的输出结果，后者代表隐含状态...同时在这个结构中，把 Ct 和隐藏状态进行了合并，整体结构比标准的 LSTM 结构要简单，而且这个结构后来也非常流行。 ?
查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客（http://cookdata.cn）案例板块。 本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。...案例中使用Pandas读取数据，Matplotlib进行可视化操作，最终用TensorFlow搭建最终的LSTM神经网络模型。提高学生对工具的使用熟练程度。 1....TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的库，这次我们用它来搭建LSTM神经网络。...在LSTM单元中，有2个状态值，一个是当前时间段的输出（同时也是下一个时间段的部分输入），另一个是当前时间段的部分输入（另一部分为上一个时间段的输出）。...当state_is_tuple=True时，state是由当前时间段的部分输入和上一个时间段的输出构成的元组。接下来初始化状态、设置loss函数和评估函数、设置优化器、构建神经网络。
Tensorflow vs Theano 当时，Tensorflow刚刚开源，Theano是使用最广泛的框架。...我们在字符嵌入序列上运行双向 LSTM 并连接最终状态以获得固定大小的向量 wchars。直观地，该向量捕获单词的形态。...我们还需要改变维度4维张量的维度以匹配 bidirectional_dynamic_rnn 的要求。 请特别注意此函数返回的类型。 此外，lstm的状态是记忆和隐藏状态的元组。...上下文字表示 一旦我们有了单词表示 w，我们只是在字向量序列上运行 LSTM（或bi-LSTM）并获得另一个向量序列（LSTM的隐藏状态或bi-LSTM情况下两个隐藏状态的串联）。...TensorFlow代码是直截了当的。这一次我们使用每个时间步骤的隐藏状态，而不仅仅是最终状态。因此，我们输入了 m 个 词向量 w1,......,wi，现在我们有了一系列向量 h1,......
20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 所有op/变量都存在于GPU:0中 与graph scope的兼容性 您在TensorFlow graph scope内定义的任何Keras...# LSTM层的所有op/变量都被创建作为图的一部分 与variable scope的兼容性 变量共享应通过多次调用相同的Keras层（或模型）实例来完成，而不是通过TensorFlow variable...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...存储为张量元组列表layer.updates。你应该为那些生成assignop，在每个训练阶段运行。...=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:1中 请注意，由LSTM层创建的变量不会存在于GPU中：所有的TensorFlow变量总是独立于
此外，论文只探讨一对一关系三元组。 端到端模型 双向长短时编码层（Bi-LSTM Encoder Layer） 在序列标注问题中，双向长短时编码器体现了对单个词语的语义信息的良好捕捉。...本论文另一个值得注意的地方是，论文提出的方法较好地平衡了精确率和召回率的关系，尽管在精确率指标上略低于 LSTM-CRF。 表 1 也说明深度学习方法对三元组结果的抽取基本上好于传统方法。...在不同深度学习的表现对比中，作者发现，LSTM-LSTM 方法好于 LSTM-CRF。论文认为，这可能是因为 LSTM 较 CRF 更好地捕捉了文本中实体的较长依赖关系。...深度学习方法对三元组各元素抽取效果 表 2 说明，在对三元组实体的抽取中，对关系的抽取较三元组各个实体的抽取的精确率更好，但召回率更低。论文认为，这是由于有大量的实体抽取后未能组成合适的实体关系对。...构建模型的过程较为顺利 PaddlePaddle 的官方文档较为清楚，大量的函数和 TensorFlow 主流框架对应，因此在寻找组件的时候可以找到。 2.
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long...你可以这样理解： LSTM有多种变换形式，但我们只讲解一个简单的。一个Cell由三个Gate（input、forget、output）和一个cell单元组成。...LSTM内部结构详解 LSTM的关键是细胞状态C，一条水平线贯穿于图形的上方，这条线上只有些少量的线性操作，信息在上面流传很容易保持。 ?...在那个预测下一个词的例子中，如果细胞状态告诉我们当前代词是第三人称，那我们就可以预测下一词可能是一个第三人称的动词。 LSTM实现 原理推到 参数更新方法 。...对应的github代码。 GRU GRU（Gated Recurrent Unit）是LSTM最流行的一个变体，比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ?
CRF简单的例子： # coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf # 参数设置 num_examples = 10 num_words...使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码： cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell...输出： outputs是一个(output_fw, output_bw)元组，output_fw和output_bw的shape都是[batch_size, sequence_length, num_units...] output_states是一个(output_state_fw, output_state_bw) 元组，分别是前向和后向最后一个Cell的Output，output_state_fw和output_state_bw...CRF 对于序列标注问题，通常会在LSTM的输出后接一个CRF层：将LSTM的输出通过线性变换得到维度为[batch_size, max_seq_len, num_tags]的张量，这个张量再作为一元势函数
对于每个时间步 tt，隐藏状态 hth_t 由当前输入 xtx_t 和前一时刻的隐藏状态 ht−1h_{t-1} 决定：WW、UU 是权重矩阵，bb 是偏置项。...输出门（Output Gate）：决定输出哪些信息作为当前时间步的隐藏状态。2.2 LSTM 的优势能够更好地捕捉长期依赖关系。通过门控机制有效减轻梯度消失问题。...案例：使用 LSTM 预测股票价格import numpy as npfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers...案例分析案例 1：文本分类使用 RNN 或 LSTM 构建一个简单的情感分析模型：from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom...TensorFlow 官方教程 https://www.tensorflow.org/tutorials 提供了许多 RNN 和 LSTM 的实际案例。
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