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
RNN 所有的RNN均具有一种重复神经网络模块的链式形式，在标准的RNN中，通常重复模块是一个非常简单的结构，eg：只含有一个tanh层。...image.png LSTM LSTM同样是重复链式结构，但是模块内部拥有不同的结构。 image.png LSTM第一步——忘记门：决定要从细胞状态中丢弃什么信息。...image.png LSTM第二步：决定将什么样的新信息存放在细胞状态中。 sigmoid层筛选出需要更新的信息，tanh创建新的候选值向量，二者结合对状态进行更新。...image.png LSTM第三步：更新旧的细胞状态，即将 更新为 。 根据目标，丢弃不需要的旧信息，并添加相应的新信息。 image.png LSTM第四步：最终确定要输出的值。
Long-Short Term Memory (LSTM) LSTM是RNN中的一种，增加了RNN中单元的复杂度，使模型更复杂，增加系统表现力。...LSTM用更复杂的函数代替原来的简单的函数，使模型更有表现力。同时它的误差通过c传递回去将会非常直接 。 建议涉及RNN的应用都用LSTM或LSTM相关的变种。...这次的有用信息与需要进行处理信息的地方之间的距离较远，这样容易导致RNN不能学习到有用的信息，最终推导的任务可能失败。 LSTM设计出来是为了解决长依赖问题。...LSTM的核心思想 LSTM的核心是细胞状态，用贯穿细胞的水平线表示。 细胞状态像传送带一样。它贯穿整个细胞却只有很少的分支，这样能保证信息不变的流过整个RNN。...Jozefowicz, et al. (2015)测试了一万多种RNN结构，发现一些架构在某些任务上也取得了比 LSTM 更好的结果。
（Bi-directional RNN） 持续型网络（Continuous-time RNN） 堆叠循环神经网络（Stacked Recurrent Neural Network, SRNN） 循环多层感知器...简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。...LSTM 时刻 tt 的网络结构如下图所示。...LSTM网络 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。...在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 ? LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。
一、RNN RNN结构： RNN的结构是由一个输入层、隐藏层、输出层组成： ?...RNN类型，一般的RNN结构如下图所示，是一种将以往学习的结果应用到当前学习的模型，但是这种一般的RNN存在着许多的弊端。...在理论上，RNN 绝对可以处理这样的长环境问题。人们可以仔细挑选参数来解决这类问题中的最初级形式，但在实践中，RNN 并不能够成功学习到这些知识。...然而，LSTM模型就可以解决这一问题. ? 如图所示，标准LSTM模型是一种特殊的RNN类型，在每一个重复的模块中有四个特殊的结构，以一种特殊的方式进行交互。...使用LSTM的原因之一是解决RNN Deep Network的Gradient错误累积太多，以至于Gradient归零或者成为无穷大，所以无法继续进行优化的问题。
RNN层结构与计算公式 RNN层计算公式 RNN层正向传播 MatMul表示矩阵乘积。 这里的h也就是s，都是RNN层函数的输出结果。...RNN层的处理函数是tanh，输出结果是h，因此RNN层具有"状态"，这也是其具有记忆性的原因。 RNN隐藏层的输出结果，也被称为隐藏状态或是隐藏状态向量，一般用h或s表示。...LSTM 通过引入输入门、遗忘门和输出门，解决RNN模型下带来的梯度消失的问题。...优化 LSTM的优化可以从三个方面 LSTM层的多层化 在使用RNN创建高精度模型时，加深LSTM层（叠加多个LSTM层）的方法往往很有效。...之前我们只用了一个LSTM层，通过叠加多个层，可以提高语言模型的精度。 基于Dropout抑制过拟合 通过叠加LSTM层，可以期待能够学习到时序数据的复杂依赖关系。
RNN为如下的结构： ?...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。...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。...RNN+CNN 实现图片特征标注： CNN用于提取特征，RNN用这些特征的Feature向量和描述向量来做训练。
前言：为什么有BP神经网络、CNN，还需要RNN?...RNN引入“记忆”的概念；递归指其每一个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入 和“记忆”。所以说RNN一般应用到NLP当中。 循环神经网络中的“循环”体现在哪？...LSTM LSTM是RNN的一种，大体结构一致，区别在于： LSTM的“记忆细胞”是改造过的 该记录的信息会一直传递，不该记录的信息会被截断掉....RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题的应用的成功，都是通过 LSTM 达到的。...LSTM结构 传统的RNN“细胞”结构： 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866 RNN 循环神经网络（RNN）的特殊的地方在于它保存了自己的状态，每次数据输入都会更新状态...例子 RNN的状态是通过一个向量来表示的，设该向量的维度为n，输入数据x的维度为m，则参数个数为(n+m)∗n+n+n∗m+m(n+m)*n+n+n*m+m。...第1轮 设一开始的状态为w0=(0,0)w_0 = (0,0) , x1=(1)x_1=(1) , RNN 和将其合并成一个向量y1=(0,0,1)y_1 = (0,0,1) ，则参数矩阵A1A_1 为一个...扩展 双向RNN 顾名思义，双向的状态传播： ?...深度RNN ? 要注意的是，RNN的dropout不会在深度方向上使用，只会在状态输出到下一轮的时候使用。
CNN，RNN，LSTM都是什么？...长短时记忆（Long Short Term Memory，LSTM） LSTM 可以被简单理解为是一种神经元更加复杂的 RNN，处理时间序列中当间隔和延迟较长时，LSTM 通常比 RNN 效果好。...相较于构造简单的 RNN 神经元，LSTM 的神经元要复杂得多，每个神经元接受的输入除了当前时刻样本输入，上一个时刻的输出，还有一个元胞状态（Cell State），LSTM 神经元结构请参见下图： ?...RNN vs LSTM 虽然从连接上看，LSTM 和 RNN 颇为相似，但两者的神经元却相差巨大，我们可以看一下下面两个结构图的对比： ? LSTM 的结构图 ?...RNN 的结构图 注意：如果把 LSTM 的遗忘门强行置0，输入门置1，输出门置1，则 LSTM 就变成了标准 RNN。 可见 LSTM 比 RNN 复杂得多，要训练的参数也多得多。
RNN 结构 训练 应用 RNN Variants LSTM 结构 梯度消失及梯度爆炸 GRU 结构 一般的神经网络输入和输出的维度大小都是固定的，针对序列类型（尤其是变长的序列）的输入或输出数据束手无策...RNN通过采用具有记忆的隐含层单元解决了序列数据的训练问题。LSTM、GRU属于RNN的改进，解决了RNN中梯度消失爆炸的问题，属于序列数据训练的常用方案。...增加隐含层的深度 双向RNN LSTM 结构 单个时间戳，RNN输入1个x，输出1个y 单个时间戳，LSTM输入4个x，输出1个y 相比RNN，LSTM的输入多了3个x，对应3个gate，这3个gate...接下来，要明白LSTM如何解决RNN中梯度消失与爆炸的问题。...总结来说，LSTM相比RNN，将c,c′c,c'的更新关系从乘法变成了加法，因此不用乘以权值系数ww，c′c'的梯度可以直接传递给cc，解决了梯度消失的问题。
LSTM是这一系列成功中的必要组成部分。LSTM(Long Short Term Memory)是一种特殊的循环神经网络，在许多任务中，LSTM表现得比标准的RNN要出色得多。...几乎所有基于RNN的令人赞叹的结果都是LSTM取得的。本文接下来将着重介绍LSTM。...幸运的是，LSTM并没有上述问题！ LSTM网络 LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。...LSTM在设计上明确地避免了长期依赖的问题。记住长期信息是小菜一碟！所有的循环神经网络都有着重复的神经网络模块形成链的形式。在普通的RNN中，重复模块结构非常简单，例如只有一个tanh层。...Jozefowicz, et al. (2015)测试了一万多种RNN结构，发现其中的一些在特定的任务上效果比LSTM要好。 结论 前文中，我提到了人们使用RNN所取得的出色的成就。
二、CNN，RNN，LSTM之间的关系 卷积神经网络（Convolutional Neural Network CNN)： 卷积神经网络(CNN)，是一种前馈神经网络，解决了DNN(深度网络)，NN（...RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network RNN）: 循环神经网络RNN神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。...它是一种特殊的RNN类型，可以学习长期依赖信息。解决了RNN中出现的序列过长导致优化时出现的图消散问题。将RNN看成在一个时间上传递的神经网络，在隐藏层节点之间加入了互联。...一个信息进入LSTM的网络当中，可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。 在标准RNN中，重复模块具有简单的结构，例如单tanh层，如下图所示： ?...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。
RNN中常用的激活函数是tanh，所以上面的式子写成公式，就是： ? w就是要学习的权重，用几句代码表示RNN就是。...具体的公式我们就不编辑了，大家可以找书看，之所以有后续的LSTM等，就是因为RNN有大问题：因为t时刻的导数会传播到t-1，t-2，... ，1时刻，这样就有了连乘的系数。...02LSTM 前面说的RNN有两个问题，长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）就是要解决这两个问题，通过引入若干门来解决，相比RNN多了一个状态cell state。...LSTM的网络结构图如下，输入包括ht-1，xt，输出ht，状态为ct-1，ct。 ?...另外，RNN和LSTM不止有单向的，还有双向的，这些就留给读者自己去学习了。
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 一、 RNN 最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息...很适合处理序列数据，因为考虑了之前的信息 ② 可以和CNN一起使用得到更好的任务效果 1.3.2 缺点 ① 梯度消失、梯度爆炸 ② rnn较其他cnn和全连接要用更多的显存空间，更难训练 ③ 如果采用...tanh、relu为激活函数，没法处理太长的序列 二、LSTM 为了解决梯度消失和爆炸以及更好的预测和分类序列数据等问题，rnn逐渐转变为lstm 2.1 结构图 2.2 公式 \begin{aligned...我个人还是推荐直接从LSTM转变为convLSTM的结构，这个稍后如何编写代码我也会逐步写文章讲解。 五、 ST-LSTM 这里主要给出 ST-LSTM结构及公式。...Reference https://towardsdatascience.com/understanding-rnn-and-lstm-f7cdf6dfc14e http://www.wildml.com
二、开发环境 tensorflow anconde idea编辑器 三、实战代码 #!...as tf import tensorflow.contrib.rnn as rnn import tensorflow.contrib.legacy_seq2seq as seq2seq BEGIN_CHAR...(xdata) self.y_batches.append(ydata) class Model: def __init__(self, data, model='lstm...': cell_rnn = rnn.BasicRNNCell elif model == 'gru': cell_rnn = rnn.GRUCell...elif model == 'lstm': cell_rnn = rnn.BasicLSTMCell cell = cell_rnn(self.rnn_size
原标题 | Animated RNN, LSTM and GRU 作者 | Raimi Karim 译者 | 汪鹏(重庆邮电大学)、Overfitting 注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】 ?...三种最常见的递归神经网络类型分别是： vanilla RNN 长短记忆RNN(LSTM)，由 Hochreiter和 Schmidhuber 在1997年提出 门控循环单元(GRU)，由Cho等人在...本文研究了vanilla RNN、LSTM和GRU单元。这是一个简短的概述，是为那些读过关于这些主题的文章的人准备的。...请注意不同的库以不同的方式调用它们，但它们的含义相同： - Keras — state_size ,units - PyTorch — hidden_size - TensorFlow — num_units...图4：Vanilla RNN 单元 ? 图5：LSTM 单元 ? 图6：GRU 单元 一个提醒：我使用Google绘图来创建的这些示意图。
首先我们定义了一个包含了CNN和RNN的模型，其模型定义如下： ```python class MNIST_HighLevel(tf.keras.Model): def __init__(self...self.hidden_units = hidden_units self.n_cls = n_cls # input layer self.reshape_img = tf.keras.layers.Reshape...tf.keras.layers.MaxPool2D(padding='SAME', name='conv2/pool') # reshape_conv self.reshape_conv = tf.keras.layers.Reshape...self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=self.hidden_units, use_bias=True) # output self.dense...lstm_feat = self.lstm(conv_feat) # logits logits = self.dense(lstm_feat) return logits
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。...我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。...TensorFlow 实现 RNN Cell 的位置在 python/ops/rnn_cell_impl.py，首先其实现了一个 RNNCell 类，继承了 Layer 类，其内部有三个比较重要的方法，...但是如果我们想依赖前文距离非常远的信息时，普通的 RNN 就非常难以做到了，随着间隔信息的增大，RNN 难以对其做关联： ? 但是 LSTM 可以用来解决这个问题。...LSTM，Long Short Term Memory Networks，是 RNN 的一个变种，经试验它可以用来解决更多问题，并取得了非常好的效果。 LSTM Cell 的结构如下： ?
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