keras Tensorflow 2中GRU和LSTM层中的num_units -混淆含义 - 腾讯云开发者社区

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2：LSTM 示意动画 C - 单元状态注意，单元状态的维度与隐藏状态的维度相同。 GRU ? 图3：GRU 示意动画希望这些动画能以某种方式帮助你！以下是静态图像中的概况： ?...https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTM和GRU的插图指南：逐步解释 https://towardsdatascience.com

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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。...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。..., activation=tanh) #num_units:图一中ht的维数，如果num_units=10,那么ht就是10维行向量 #forget_bias：遗忘门的初始化偏置 #input_size...，h是等于最后一个时间的output的 #图三向上指的ht称为output #此函数返回一个lstm_cell，即图一中的一个A 如果想要设计一个多层的LSTM网络，你就会用到tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell...) 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 ?

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TensorFlow RNN Cell源码解析

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。...遗忘门（Forget Gate）首先是 LSTM 要决定让那些信息继续通过这个 Cell，这是通过 Forget Gate 的 sigmoid 神经层来实现的。...首先，我们还是使用一个 sigmoid 层来决定 Ct 中的哪部分信息会被输出。...GRU GRU，Gated Recurrent Unit，在 GRU 中，只有两个门：重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate）。...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。 ?

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RNN 在阿里DIEN中的应用

而output_size是输出层的大小，我们可以看到 BasicRNNCell中，output_size就是_num_units； GRUCell中是2 * _num_units； BasicLSTMCell...中是4 * _num_units；这是因为_linear中执行的是RNN中的几个等式的 Wx + Uh + B 的功能，但是不同的RNN中数量不同，比如LSTM中需要计算四次，然后直接把output_size...在 GRU 中，只有两个门：重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate）。...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。...cell参数代表一个LSTM或GRU的记忆单元，也就是一个cell。

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TensorFlow2.0 代码实战专栏（七）：循环神经网络示例

MNIST 数据集概述此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...v2. import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model, layers import numpy as np # MNIST 数据集参数...num_input = 28 # 序列数 timesteps = 28 # 时间步长 num_units = 32 # LSTM层神经元数目 # 准备MNIST数据 from tensorflow.keras.datasets...__init__() # RNN (LSTM) 隐含层 self.lstm_layer = layers.LSTM(units=num_units) self.out...x = self.lstm_layer(x) # 输出层 (num_classes).

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

两个注意事项为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...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...指一个 LSTM 单元格中的单元数。...num_units 可以比作前馈神经网络中的隐藏层，前馈神经网络的隐藏层的节点数量等于每一个时间步中一个 LSTM 单元格内 LSTM 单元的 num_units 数量。下图可以帮助直观理解： ?...这篇博客旨在让读者熟悉 TensorFlow 中 RNN 的实现细节。我们将会在 TensorFlow 中建立更加复杂的模型以更有效的利用 RNN。敬请期待！ ?

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深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）

好的，以下是使用Python的TensorFlow库实现的GRU模型示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import...该模型包含一个GRU层和一个全连接层，其中GRU层用于捕捉序列数据的长期依赖关系，全连接层用于输出分类结果。在编译模型时，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。...实验结果在语言模型应用中，GRU相比其他算法（如LSTM）在某些任务上表现出更高的性能。实验结果表明，GRU具有更优秀的收敛速度和较低的误差率。然而，在其他一些任务中，GRU的性能可能略逊于LSTM。...好的，以下是一个使用Python的TensorFlow库实现的基于GRU的语音识别模型示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...虽然GRU在某些任务上的性能可能略低于LSTM，但其简单结构和有效性能使得GRU成为许多应用的首选。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们可以进一步探索GRU的改进方法。

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如何计算LSTM层中的参数数量

长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字，它可以学习长期和短期的依赖。...每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数：每一个lstm的操作都是线性操作...input_dim+1) 在整个LSTM层中有四个门，所以最后的方程如下。...num_params = 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个...lstm的参数数量 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from

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深度学习——RNN(2)双向RNN深度RNN几种变种

前言：前面介绍了LSTM，下面介绍LSTM的几种变种双向RNN Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关，并且还与之后的序列有关，例如：预测一个语句中缺失的词语那么需要根据上下文进...).reuse) gru_cell_bw = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=hidden_size, reuse=tf.get_variable_scope(...深度RNN网络构建的代码如下： #多层 def lstm_call(): cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size...让门层也接受细胞状态的输入 ?...Gated Recurrent Unit(GRU)，2014年提出将忘记门和输入门合并成为一个单一的更新门同时合并了数据单元状态和隐藏状态结构比LSTM的结构更加简单 ?

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使用RNN进行图像分类

使用CNN进行图像分类是很稀疏平常的，其实使用RNN也是可以的. 这篇介绍的就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist的分类，对RNN不太了解的可以看看下面的材料: 1....先看下CS231n中关于RNN部分的一张图: ? 其实图像的分类对应上图就是个many to one的问题....具体实现 tf中RNN有很多的变体，最出名也是最常用的就是: LSTM和GRU，其它的还有向GridLSTM、AttentionCell等，要查看最新tf支持的RNN类型，基本只要关注这两个文件就可以了...定义网络我们使用3层的GRU，hidden units是200的带dropout的RNN来作为mnist分类的网络，具体代码如下: cells = list() for _ in range(num_layers...表示输入的image和label，model就是上面定义的3层GRU模型；可以使用tf.summary来使用tensorboard查看训练时的error rate和loss等信息.

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tensorflow学习笔记(十六):rnn_cell.py

本文主要介绍一下 tensorflow.python.ops.rnn_cell 中的一些类和函数,可以为我们编程所用 run_cell....注意,list中的每个tensor的size 并不需要一定相同,但batch_size要保证一样. output_size : 一个整数 bias: bool型, True表示加bias,False表示不加...: lstm单元的output_size input_size: 这个参数没必要输入, 官方说马上也要禁用了 state_is_tuple: True的话, (c_state,h_state)作为tuple...(RNNCell): def __init__(self, cell, num_proj, input_size=None): 和上面差不多,一个输出映射,一个输入映射 rnn_cell.DropoutWrapper...cells : list of cell 返回一个多层的 cell 关于LSTM, LSTM(peephole), GRU 请见Understanding LSTM Networks

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循环神经网络的代码示例（PythonTensorFlow）

门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的一种变体，它更简单，但同样能够有效地处理序列数据。循环神经网络的训练前向传播：在训练过程中，数据按照时间步向前进行传播，计算每个时间步的损失，并累加这些损失。...循环神经网络的代码示例（Python/TensorFlow）import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom...tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense# 构建一个简单的RNN模型model = Sequential()model.add(SimpleRNN...我们创建了一个简单的RNN模型，它有一个输入层、一个RNN层和一个输出层。...请注意，实际应用中，您可能需要对模型进行更细致的设计和调整，包括选择合适的超参数、使用LSTM或GRU单元、进行批量归一化等。

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

在本章中，我们将介绍以下有关 RNN 的主题：简单的循环神经网络 RNN 变种 LSTM GRU TensorFlow 中的 RNN Keras 中的 RNN Keras 中用于 MNIST 数据的...RNN： TensorFlow 中的SimpleRNN TensorFlow 中的 LSTM TensorFlow 中的 GRU 在 Keras 中为 RNN 预处理数据集 Keras 中用于时间序列数据的...对于小airpass数据集，GRU 在相同数量的周期中表现出更好的表现。在实践中，GRU 和 LSTM 表现出相当的表现。就执行速度而言，与 LSTM 相比，GRU 模型训练和预测更快。...中的 GRU 使用 TensorFlow 和 Keras 的一个优点是它们可以轻松创建模型。...我们只介绍了SimpleRNN，LSTM 和 GRU，但您应该探索可以使用 TensorFlow 和 Keras 创建的许多其他 RNN 变体。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章循环神经网络

在本章中，我们将看到循环神经网络背后的基本概念，他们所面临的主要问题（换句话说，在第11章中讨论的梯度消失/爆炸），以及广泛用于应对这些问题的方法：LSTM 和 GRU cell（单元）。...TensorFlow 中通过BasicLSTMCell实现 LSTM 单元。...TensorFLow 中由LSTMCell实现以上变体 LSTM，并设置use_peepholes=True。...lstm_cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=n_neurons, use_peepholes=True) 在众多 LSTM 变体中，一个特别流行的变体就是...在 TensoFlow 中创建 GRU 单元很简单： gru_cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(n_units=n_neurons) LSTM 或 GRU 单元是近年来 RNN

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章使用RNN和CNN处理序列

---- 第10章使用Keras搭建人工神经网络第11章训练深度神经网络第12章使用TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章...在这个例子中，我们使用三个SimpleRNN层（也可以添加其它类型的循环层，比如LSTM或GRU）： model = keras.models.Sequential([ keras.layers.SimpleRNN...在Keras中，可以将SimpleRNN层，替换为LSTM层： model = keras.models.Sequential([ keras.layers.LSTM(20, return_sequences...LSTM有多种其它变体，其中特别流行的是GRU单元。 GRU 单元 ?...公式15-4 GRU计算 Keras提供了keras.layers.GRU层（基于keras.layers.GRUCell记忆单元）；使用时，只需将SimpleRNN或LSTM替换为GRU。

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模型层layers

TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。 RNN：RNN基本层。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。

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深度学习（一）基础：神经网络、训练过程与激活函数（110）

GRU（门控循环单元）的介绍：门控循环单元（GRU）是LSTM的一个变体，它将LSTM中的遗忘门和输入门合并为一个单一的“更新门”。它还混合了隐藏状态和当前状态的概念，简化了模型的结构。...LSTM通过这些门的复杂交互来控制信息的流动，从而有效地解决了梯度消失问题。 GRU则简化了这一结构，它只有两个门（更新门和重置门），并合并了LSTM中的细胞状态和隐藏状态。...LSTM由于其复杂的结构，参数数量更多，这可能导致在大规模数据集上的训练需要更多的计算资源。性能表现：在许多序列数据任务中，LSTM和GRU的表现相近。...例如，在IMDB影评数据集的文本分类任务中，LSTM和GRU都取得了相似的准确率。...在机器翻译任务中，LSTM可能表现略好于GRU，这可能是由于LSTM具有更长的记忆能力，使其能够捕获更长期的依赖关系。总的来说，选择LSTM还是GRU取决于具体项目的需求、数据特征以及计算资源。

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谷歌开放GNMT教程：如何使用TensorFlow构建自己的神经机器翻译系统

），或门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）。...本教程中，我们将以单向的深度多层 RNN（deep multi-layer RNN）为例，它使用 LSTM 作为循环单元。模型实例如图 2 所示。...=128 \ --dropout=0.2 \ --metrics=bleu 以上命令行训练一个 2 层的 LSTM seq2seq 模型，带有 128-dim 的隐藏单元和 12 个 epochs...我们使用 0.2（或然率为 0.8）的 dropout 值。如果没误差，在我们训练中随着降低混淆度，我们应该能看到类似于以下的 logs。...为了更加清晰，我们没有展示图（2）中的嵌入层和投影层。如图 5 所示，注意力计算发生在解码步骤中的每一步。

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使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。...相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...（8）循环层：循环神经网络中的RNN、LSTM和GRU都继承本层，所以该父类的参数同样使用于对应的子类SimpleRNN、LSTM和GRU。...从以上两类模型的简单搭建，都可以发现Keras在搭建模型比起Tensorflow等简单太多了，如Tensorflow需要定义每一层的权重矩阵，输入用占位符等，这些在Keras中都不需要，我们只要在第一层定义输入维度

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Seq2Seq模型的构建

假如原句子为X=(a,b,c,d,e,f)，目标输出为Y=(P,Q,R,S,T),则Seq2Seq模型如下：模型的工作原理如下; Encoder部分首先通过RNN及其变种(LSTM、GRU)等进行编码...，首先对数据进行padding补0，然后引入keras的Masking层，它能自动对0值进行过滤。...所有的RNN中，包括simpleRNN, LSTM, GRU等等，输入输出数据格式如下：例如这样一个数据，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示，输入数据的大小应当是（100...LSTM模型分析下图是LSTM的一个典型内部示意图，有三个门：输入门、输出门和遗忘门。...符号含义符号含义 C(t-1) 上一个 LSTM 单元的记忆 C(t) 新更新的记忆 h(t-1) 上一个 LSTM 单元的输出 h(t) 当前输出 σ Sigmoid 层 X 信息 tanh tanh

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从动图中理解 RNN，LSTM 和 GRU

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

TensorFlow RNN Cell源码解析

RNN 在阿里DIEN中的应用

TensorFlow2.0 代码实战专栏（七）：循环神经网络示例

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

深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）

如何计算LSTM层中的参数数量

深度学习——RNN(2)双向RNN深度RNN几种变种

使用RNN进行图像分类

tensorflow学习笔记(十六):rnn_cell.py

循环神经网络的代码示例（PythonTensorFlow）

精通 TensorFlow 1.x：6~10

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章循环神经网络

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模型层layers

深度学习（一）基础：神经网络、训练过程与激活函数（110）

谷歌开放GNMT教程：如何使用TensorFlow构建自己的神经机器翻译系统

使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

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