本文定位tensorflow框架初学者以及深度学习基础一般的读者，尽量详细地解读程序中使用到的每一句代码。 本文中代码显示不下的部分，右滑即可浏览。...项目代码出处 V1.0：github.com/karpathy/char-rnn V2.0：github.com/NELSONZHAO/zhihu/tree/master/anna_lstm V3.0：...github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow 这几个项目都是关于Char-RNN在tensorflow下的实现：1.0版本是Char-RNN的模型作者给出的代码，但是是用lua...tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell用于创建lstm的cell（此外，还有rnn_cell.GRUCell以及rnn_cell.BasicRNNCell等，就是每个cell中的结构不同...后记 这是我第一次写这种解释代码的文章，一份代码需要前前后后翻阅多次才能将局部联系起来，所以有些地方我也重复叙述了多次，可能很多地方过于啰嗦，很多地方也没表达的很清楚，另外也会存在部分代码理解有误，希望大家可以批评指正
简介 循环神经网络（RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。...RNN 能够用于处理时序数据的神经网络，被广泛应用于语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。...2.3 循环神经网络 循环神经网络（RNN）通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。...1)=f(U(1)ht−1(1)+W(1)xt+b(1))ht(2)=f(U(2)ht+1(2)+W(2)xt+b(2))ht=ht(1)⊕ht(2) 双向循环神经网络结构（Bi-RNN
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...网络构建的代码如下： # 开始网络构建 # 1....动态构建双向的RNN网络 """ bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw: 前向的rnn cell , cell_bw：反向的...Deep Bidirectional RNN(深度双向RNN)类似Bidirectional RNN，区别在于每 个每一步的输入有多层网络，这样的话该网络便具有更加强大的表达能力和学习 能力，但是复杂性也提高了...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
import mxnet as mx 官方github教程部分代码 网络生成 num_layers = 2 num_hidden = 256 stack = mx.rnn.SequentialRNNCell...() for i in range(num_layers): stack.add(mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=num_hidden, prefix='lstm_l%d_...'%i)) mx.rnn.SequentialRNNCell():RNN容器，用于组合多个RNN层 mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=num_hidden, prefix='lstm_l...,), ('softmax_label',) sym_gen(1) (, ('data',), ('softmax_label',)) unroll()函数按时间展开RNN...单元，输出最终的运算结果 输出接全连接层，再转换为词向量 官方API文档代码 数据转换 step_input = mx.symbol.Variable('step_data') # First we
它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。...这是递归神经网络（RNN）可能有用的一个即时提示（它用于语音和语音数据的 RNN，以及用于图像数据的 CNN 和用于图像字母的 RNN 组合）。...在元层次上，这是通过组合两个RNN来克服的，其中第一个RNN将可变尺寸输入映射到固定长度输出，另一个接收固定长度输入并返回可变长度输出。...这里使用的RNN的具体类型是LSTM，它有效地克服了简单RNN的局限性，该简单RNN遭受渐变消失问题的困扰，并且更好地捕获远距离依赖性。...我们必须提醒自己，破译密码并没有破解代码，也就是说，弄清楚每个字母代表什么。事实上，我们可以输入字母的代码，并查看网络预测的单个字母的代码，如下所示，我们离目标还很远！
双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。
前言：为什么有BP神经网络、CNN，还需要RNN?...BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的，也就是说它模拟了神经元之间的信息传递过程，但是作为人，我们依旧会记得小时候的很多事情，这就需要RNN了 RNN基础 实际应用中有些场景输出内容和之前的内容是有关联的...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？...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。
我们在本文中讨论的“增强的RNN”是另一种方法，其中我们将RNN连接到被精心加工过的媒介，也就是通过我们说的记忆模块，以便扩展它们的一般能力。...一个RNN cell在处理序列数据时一直被重复使用，share weights。虽然我认为读者都应该知道这一点，但是考虑到可能有刚开始学的同学看，所以提一下。...例如，在读取记忆的过程中， 与其指定单个位置，RNN给出“注意力分布”，其描述了我们关心不同存储器位置的程度的量。 这样，读取操作的结果是每个位置记忆内容的加权和。...DeepMind最新的基于NTM的架构是DNC - Differentiable Neural Computer，改善了NTM的记忆读写机制，可以看作神经版的NTM，里面有不少有趣的东西，后面有空可以结合代码解读写一期...开源代码 计算机科学，无疑动手实践很重要，参考之后这些实现之后应该自己实现一遍 Neural Turing Machine include Taehoon Kim’s(TensorFlow), Shawn
用代码定义一个RNN Layer，然后查看其参数信息 import torch import torch.nn as nn rnn = nn.RNN(100, 20) print(rnn....w_{hh} [20, 20] print(rnn.bias_ih_l0.shape) # b_{xh} [20] print(rnn.bias_hh_l0.shape) # b_{hh} [20] 解释上面的代码前先看一下...则input_size=1000 必选参数hidden_size，指的是隐藏层中输出特征的大小 必选参数num_layers，指的是纵向的隐藏层个数，一般设置为1~10，default=1 现在上面的代码就很好理解了...=[seq\_len, batch, feature\_len]$带进去 $h_0$如果不写默认就是0，如果写的话，$h_0$的维度是$[layers, batch, hidden\_len]$ 看下代码...最重要的代码是for中的两句话，第一层的输入是xt和memory h1，第二层的输入是第一层的memory h1，以及第二层的memory h2
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。
# 输出层 单层rnn： tf.contrib.rnn.static_rnn： 输入：[步长,batch,input] 输出：[n_steps,batch,n_hidden] 还有rnn中加dropout...([n_output_layer]))} lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) outputs, status = tf.contrib.rnn.static_rnn...([n_output_layer]))} #1 # lstm_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) # outputs1,...return tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size) def attn_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper...[batch,chunk_n,rnn_size] -> [chunk_n,batch,rnn_size] outputs = tf.transpose(outputs, (1, 0, 2))
项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法。 采用的是 GRU/LSTM 模型。 阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。...不过作者仅仅提供 pcm 的代码示例，并且还只支持48K采样率， ( 明显是为了兼容其另一个 项目 opus) 在很多应用场景下，这很不方便。...mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h ) 2.支持全部采样率 采样率的处理问题，采用简单粗暴法， 详情请移步博主另一篇小文《简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码...)》 3.增加CMake文件 4.增加测试用 示例音频sample.wav 取自(https://github.com/orctom/rnnoise-java) 贴上完整示例代码 ： #include...\n"); getchar(); return 0; } 不多写注释，直接看代码吧。
阅读原文参考完整代码原论文。...相关推荐： code：通过进化、可塑性和 元 元学习 获得认知能力（4个时间维度的学习迭代） 脑记忆产生和巩固建模研究总结（3假设3发现3创新符合13篇脑科学实验和假设） 代码：Learning to...Learn and Forget （华为） 统一自监督学习框架 （华为） AI分析框架 神经科学的深度学习框 Self-building Neural Networks 代码 代码：一个epoch...篇论文汇总) 在突触学习和计算目标之间建立精确关系的框架 人、鼠神经细胞差异对比 及神经元计算建模 大脑中复杂适应动力学的神经调节控制 DhPC 一个脉冲脑皮质计算理论 生物躯体稳态控制的第一原理 代码
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50896554
参考视频 RNN－Recurrent Neural Networks ---- 本文结构： 什么是 Recurrent Neural Networks ？...在 RNN 中，前一时刻的输出会和下一时刻的输入一起传递下去。 可以把这个过程看成是一个随着时间推移的流。...当把几个RNN堆起来时，得到的这个新的网络就可以输出比单独一个RNN更为复杂的结果。 ? Paste_Image.png 训练 Recurrent Neural Networks 的问题？...原因就是，RNN的每个时间点，就相当于一个前馈神经网络的整个层， 所以训练100步的模型就相当于训练一个100层的前馈网络。...何时用 RNN 何时用前馈网络呢？ 前馈神经网络，它会输出一个数据，可以用来做分类或者回归。 RNN 适合时间序列的数据，它的输出可以是一个序列值或者一序列的值。
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 使用RNN语言模型生成文本 语言模型(Language...可以看出RNN善于使用上文信息、历史知识，具有“记忆”功能。...理论上RNN能实现“长依赖”（即利用很久之前的知识），但在实际应用中发现效果并不理想，研究提出了LSTM和GRU等变种，通过引入门机制对传统RNN的记忆单元进行了改进，弥补了传统RNN在学习长序列时遇到的难题...= 256 stacked_rnn_num = 2 rnn_type：支持 ”gru“ 或者 ”lstm“ 两种参数，选择使用何种 RNN 单元。...hidden_size：设置 RNN 单元隐层大小。 stacked_rnn_num：设置堆叠 RNN 单元的个数，构成一个更深的模型。
因此这种网络被称为循环神经网络（RNN） ? 下图是一个典型的RNN网络结构。右边可以理解为左边按照时间进行展开 ?...RNN在这点上也类似，神经网络最擅长做的就是通过一系列参数把很多内容整合到一起，然后学习这个参数，因此就定义了RNN的基础： $$ S_t=f(U*x_t + W*S_{t-1}) $$ 这里的$f()...$函数表示激活函数，对于CNN来说，激活函数一般选取的都是$ReLU$，但是RNN一般选用$tanh$ 假设你大四快毕业了，要参加考研，请问你参加考研是先记住学过的内容然后去考研，还是直接带几本书参加考研呢...RNN的做法也就是预测的时候带着当前时刻的记忆$S_t$去预测。...就像你考研也记不住所有的英语单词一样 和卷积神经网络一样，RNN中的每个节点都共享了一组参数$(U, V, W)$，这样就能极大降低计算量
每个时间步（time-step）上，RNN 的输入是当前数值以及一个静态矢量，后者用来表示神经网络在此前的不同时间步所 “看到” 的东西。该静态矢量是 RNN 的编码存储，初始值设为零。...RNN 处理系列数据的过程图解 设置 我们会创建一个简单的 Echo-RNN，它能记住输入数据并在几个时间步之后与之呼应。首先要设置一些我们需要的限制，它们的意义下面会解释。...注意这些数字只是出于可视化目的，代码中的数值并不一样。在几个数据点中，series order 指数以数字表示。 Unpacking 这一步，要做的是搭建计算图中类似于真正的 RNN 计算的部分。...上面代码示例中矩阵第八行的计算，非线性变形的反正切（arctan）被忽略。 你也许会好奇变量 truncated_backprop_length 其名称的含义。...AI 研习社提醒，这只是一个解释 RNN 工作原理的简单例子，该功能可以很容易地用几行代码编写出来。该神经网络将能够准确地学习 echo 行为，所以没有必要用测试数据。 该程序会随训练更新图表。
值得庆幸的是，网络上有各种各样的优秀资源，可以用于了解RNN如何用于文本生成，从理论到深入具体的技术，都有一些非常好的资源。...所有的这些资源都会特别分享一件事情：在文本生成过程中的某个时候，你必须建立RNN模型并调参来完成这项工作。...如果你是一个数据科学家，需要一个RNN文本生成器形式的模块来填充项目呢？或者作为一个新人，你只是想试试或者提升下自己。...对于这两种情况，都可以来看看textgenrnn项目，它用几行代码就能够轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂的文本生成神经网络。...网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。
tf.truncated_normal([lstm_size,classes],stddev = 0.1)) #偏执 bias = tf.Variable(tf.constant(0.1,shape = [classes])) #构建RNN...def RNN(x,weight,bias): inputs = tf.reshape(x,[-1,max_size,n_inputs]) lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell...(lstm_size) outputs ,finall_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype = tf.float32) result...= tf.nn.softmax(tf.matmul(finall_state[1],weight)+bias) return result prediction = RNN(x,weight
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