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从动图中理解 RNN,LSTM GRU

三种最常见递归神经网络类型分别是: vanilla RNN 长短记忆RNN(LSTM),由 Hochreiter 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、LSTMGRU单元。这是一个简短概述,是为那些读过关于这些主题文章的人准备。...请注意不同库以不同方式调用它们,但它们含义相同: - Keras — state_size ,units - PyTorch — hidden_size - TensorFlow — num_units...图2:LSTM 示意动画 C - 单元状态 注意,单元状态维度与隐藏状态维度相同。 GRU ? 图3:GRU 示意动画 希望这些动画能以某种方式帮助你!以下是静态图像概况: ?...https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTMGRU插图指南:逐步解释 https://towardsdatascience.com

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tensorflow学习笔记(六):LSTMGRU

& GRU 基本LSTM tensorflow提供了LSTM实现一个basic版本,不包含lstm一些高级扩展,同时也提供了一个标准接口,其中包含了lstm扩展。...图一 tensorflowBasicLSTMCell()是完全按照这个结构进行设计,BasicLSTMCell只构建了一个时间步计算图,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ht维数,如果num_units=10,那么ht就是10维行向量 #forget_bias:遗忘门初始化偏置 #input_size...,h是等于最后一个时间output #图三向上指ht称为output #此函数返回一个lstm_cell,即图一一个A 如果想要设计一个多层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,根据你自己训练目的确定loss函数 GRU GRU结构图 来自Understanding LSTM Networks ?

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深度学习算法门控循环单元(Gated Recurrent Units)

,以下是使用PythonTensorFlow库实现GRU模型示例代码: import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import...该模型包含一个GRU一个全连接,其中GRU用于捕捉序列数据长期依赖关系,全连接用于输出分类结果。在编译模型时,使用交叉熵损失函数Adam优化器。...实验结果在语言模型应用GRU相比其他算法(如LSTM)在某些任务上表现出更高性能。实验结果表明,GRU具有更优秀收敛速度较低误差率。然而,在其他一些任务GRU性能可能略逊于LSTM。...好,以下是一个使用PythonTensorFlow库实现基于GRU语音识别模型示例代码: import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...虽然GRU在某些任务上性能可能略低于LSTM,但其简单结构有效性能使得GRU成为许多应用首选。未来,随着深度学习技术不断发展,我们可以进一步探索GRU改进方法。

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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 为了更顺利进行实现,需要清楚两个概念含义: 1.TensorFlow LSTM 单元格解释; 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow LSTM 单元格解释 在 TensorFlow ,基础 LSTM 单元格声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里,num_units...指一个 LSTM 单元格单元数。...num_units 可以比作前馈神经网络隐藏,前馈神经网络隐藏节点数量等于每一个时间步中一个 LSTM 单元格内 LSTM 单元 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 RNN 实现细节。我们将会在 TensorFlow 建立更加复杂模型以更有效利用 RNN。敬请期待! ?

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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,其实使用RNN也是可以. 这篇介绍就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist分类,对RNN不太了解可以看看下面的材料: 1....先看下CS231n关于RNN部分一张图: ? 其实图像分类对应上图就是个many to one问题....具体实现 tfRNN有很多变体,最出名也是最常用就是: LSTMGRU,其它还有向GridLSTM、AttentionCell等,要查看最新tf支持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3GRU,hidden units是200带dropoutRNN来作为mnist分类网络,具体代码如下: cells = list() for _ in range(num_layers...表示输入imagelabel,model就是上面定义3GRU模型;可以使用tf.summary来使用tensorboard查看训练时error rateloss等信息.

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精通 TensorFlow 1.x:6~10

在本章,我们将介绍以下有关 RNN 主题: 简单循环神经网络 RNN 变种 LSTM GRU TensorFlow RNN Keras RNN Keras 中用于 MNIST 数据...RNN: TensorFlow SimpleRNN TensorFlow LSTM TensorFlow GRUKeras 为 RNN 预处理数据集 Keras 中用于时间序列数据...对于小airpass数据集,GRU 在相同数量周期中表现出更好表现。在实践GRU LSTM 表现出相当表现。就执行速度而言,与 LSTM 相比,GRU 模型训练预测更快。... GRU 使用 TensorFlow Keras 一个优点是它们可以轻松创建模型。...我们只介绍了SimpleRNN,LSTM GRU,但您应该探索可以使用 TensorFlow Keras 创建许多其他 RNN 变体。

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《机器学习实战:基于Scikit-Learn、KerasTensorFlow》第15章 使用RNNCNN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加载预处理数据 第14章...在这个例子,我们使用三个SimpleRNN(也可以添加其它类型循环,比如LSTMGRU): model = keras.models.Sequential([ keras.layers.SimpleRNN...在Keras,可以将SimpleRNN,替换为LSTM: model = keras.models.Sequential([ keras.layers.LSTM(20, return_sequences...LSTM有多种其它变体,其中特别流行GRU单元。 GRU 单元 ?...公式15-4 GRU计算 Keras提供了keras.layers.GRU(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layers

TensorFlow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(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...一种比Onehot更加有效对离散特征进行编码方法。一般用于将输入单词映射为稠密向量。嵌入参数需要学习。 LSTM:长短记忆循环网络。最普遍使用循环网络。...GRU:门控循环网络LSTM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。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LSTMGRU包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。 RNN:RNN基本。...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基本包裹LSTMCell。 GRUCell:GRU单元。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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使用Keras进行深度学习:(一)Keras 入门

导语 Keras是Python以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台一个深度学习建模环境。...相对于其他深度学习框架,如Tensorflow、Theano、Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著优点,其中最主要优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN、RNN等...笔者使用是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程常用、搭建模型训练过程,而Keras文字、序列图像数据预处理,我们将在相应实践项目中进行讲解。...(8) 循环:循环神经网络RNN、LSTMGRU都继承本,所以该父类参数同样使用于对应子类SimpleRNN、LSTMGRU。...从以上两类模型简单搭建,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,我们只要在第一定义输入维度

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Seq2Seq模型构建

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: 模型工作原理如下; Encoder部分首先通过RNN及其变种(LSTMGRU)等进行编码...,首先对数据进行padding补0,然后引入kerasMasking,它能自动对0值进行过滤。...所有的RNN,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维向量表示,输入数据大小应当是(100...LSTM模型分析 下图是LSTM一个典型内部示意图,有三个门:输入门、输出门遗忘门。...符号 含义 符号 含义 C(t-1) 上一个 LSTM 单元记忆 C(t) 新更新记忆 h(t-1) 上一个 LSTM 单元输出 h(t) 当前输出 σ Sigmoid X 信息 tanh tanh

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使用经典ML方法LSTM方法检测灾难tweet

Conv1D, Bidirectional, LSTM, Dense, Dropout, Input from tensorflow.keras.optimizers import Adam 了解数据...它是波特词干分析器一个更好版本,因为一些问题在这个词干分析器得到了解决。 词嵌入: 词嵌入是对文本一种学习表示,其中具有相同含义单词具有相似的表示。...我已经在上面谈到了词嵌入,现在是时候将其用于我们LSTM方法了。我使用了斯坦福大学GloVe嵌入技术。读取GloVe嵌入文件之后,我们使用Keras创建一个嵌入。...." % len(embeddings_index)) # 在Keras定义嵌入 embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim))...然后我使用卷积模型来减少特征数量,然后是一个双向LSTM。最后一是Dense。因为它是一个二分类,所以我们使用sigmoid作为激活函数。

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keras 基础入门整理

第二部分 Keras神经网络组件简介 1 简介 在对Keras简单使用之后,本文对Keras提供对各种抽象进行相对全面的概括,以对Keras有更全面的认识。...2 Keras对CNN支持 keras.layers包实现了与CNN相关模型,分别实现在convolutionalpooling模块。...RNN两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)GRU(门控循环单元),二者为基本神经单元增加了额外功能门,从而更好实现长时记忆处理。...2 Keras对RNN支持 Keras在layers包recurrent模块实现了RNN相关模型支持,并在wrapper模块实现双向RNN包装器。...2 LSTMGRU有效,优化GPU运行 input_dim 当使用该为模型首层时,应指定该值 input_length 当输入序列长度固定时,该参数为输入序列长度。

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长短期记忆神经网络(LSTM)介绍以及简单应用分析「建议收藏」

第四部分,应用Keras框架提供API,比较分析简单循环神经网络(SRN)、LSTMGRU在手写数字mnist数据集上表现。...LSTM是深度学习技术一员,其基本结构比较复杂,计算复杂度较高,导致较难进行较深层次学习,例如谷歌翻译也只是应用7-8LSTM网络结构。...LSTM在当前应用比较结构是双向LSTM或者多层堆叠LSTM,这两种结构实现在Keras等框架均有对应API可以调用。...下图展示一个堆叠两LSTM结构图(来源:运用TensorFlow处理简单NLP问题): 下图展示了一个双向LSTM结构图(来源:双向LSTM) ---- 基本原理...---- 基于Keras框架手写数字识别实验 本节应用Keras提供API,比较分析Simple RNN、LSTMGRU在手写数字mnist数据集上预测准确率。

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