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python RNN LSTM错误

RNN（Recurrent Neural Network）是一种递归神经网络，而LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的RNN。它们被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。

RNN是一种具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据，如文本、音频和时间序列。它的主要优势在于能够捕捉到序列数据中的上下文信息，使得模型能够更好地理解和预测序列中的模式。

然而，传统的RNN存在着梯度消失和梯度爆炸的问题，导致长期依赖关系的建模困难。为了解决这个问题，LSTM被提出。LSTM引入了门控机制，通过遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动，从而有效地解决了长期依赖问题。

在Python中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现RNN和LSTM。以下是一些相关的腾讯云产品和链接，可以帮助您在云计算环境中使用Python进行RNN和LSTM的开发：

腾讯云AI开放平台：提供了丰富的人工智能服务和API，包括自然语言处理、语音识别等，可用于支持RNN和LSTM的应用场景。详情请参考：腾讯云AI开放平台
腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了强大的机器学习和深度学习工具，包括Jupyter Notebook、TensorFlow等，可用于构建和训练RNN和LSTM模型。详情请参考：腾讯云机器学习平台
腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine）：提供了高度可扩展的容器化环境，可用于部署和管理RNN和LSTM模型的生产环境。详情请参考：腾讯云容器服务

请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，您可以根据实际需求选择适合的产品和服务。

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RNN & LSTM

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。

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RNN、lstm、gru详解

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。

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聊聊RNN&LSTM

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。

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深度学习——RNN（1）RNN基础LSTM

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。

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CNN，RNN，LSTM都是什么？

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。

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记忆网络RNN、LSTM与GRU

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译理解RNN和LSTM网络

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【模型解读】浅析RNN到LSTM

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。

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【串讲总结】RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU、ST-LSTM

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

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利用RNN和LSTM生成小说题记

sys import os import numpy as np import collections import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.rnn...as rnn import tensorflow.contrib.legacy_seq2seq as seq2seq BEGIN_CHAR = '^' END_CHAR = '$' UNKNOWN_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

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TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

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

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从动图中理解 RNN，LSTM 和 GRU

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。...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。...illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 本文编辑：王立鱼英文原文： https://towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45

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利用RNN和LSTM生成小说题记

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用 NumPy 写一个RNN、LSTM

项目地址：https://github.com/krocki/dnc 在这个项目中，作者主要使用 NumPy 实现了 DNC、RNN 和，其中 RNN 代码借鉴了 A.Karpathy 以前写过的代码...repo 中还包括 RNN(rnn-numpy.py) 和 LSTM (lstm-numpy.py) 的实现，一些外部数据（ptb, wiki）需要分别下载。...除了上述的前向传播，更厉害的还是 RNN 和 LSTM 等的反向传播，即沿时间的反向传播（BPTT），这里就需要读者具体参考代码并测试了。...项目的使用除了读源码外，当然我们也可以通过命令行直接试用模型效果，首先检验梯度等关键结构与代码： python dnc-debug.py 下面的版本都是准备好的： python rnn-numpy.py...python lstm-numpy.py python dnc-numpy.py 该项目具有这些特点：数值计算仅依赖于 NumPy、添加了批处理、可将 RNN 修改为 LSTM，还能进行梯度检查。

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动态图解释 RNN、LSTM和GRU

本文将从以下两个方面介绍：什么是RNN 为什么需要RNN 常用的RNN网络结构 RNN是什么？...循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），RNN常用来处理序列式问题，以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，RNN是NLP中最常用的模型。...双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是RNN常见的的循环神经网络。...vanilla RNN long short-term memory (LSTM) gated recurrent units (GRU) 动画展示的是在某个时刻(indexed by t)RNN cell...hidden units LSTM C--cell state GRU ?

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RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

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...LSTM 由于梯度消失/梯度爆炸的问题传统RNN在实际中很难处理长期依赖，而LSTM（Long Short Term Memory）则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系。...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层，1个tanh层 ?...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 ? ? ? 探讨与思考 ? ? 应用 ? ?...如有整理错误，欢迎批评指正！

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