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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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。...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。...该项目已经实现了 LSTM-控制器，2D 内存数组和内容可寻址的读/写。但有一个问题是，关键相似度的 softmax 会导致崩溃（除以 0），如果遇到这种情况，需要重新启动。
本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。 介绍 金融指标复杂，股市波动剧烈。...RNN已被证明是处理序列数据的最强大的模型之一。LSTM是最成功的RNNs架构之一。LSTM引入了记忆单元，它是一种计算单元，取代了网络隐含层中的传统人工神经元。...LSTM ? 我们将从单个时间步骤实现LSTM单元。然后我们可以在for循环中迭代调用它，让它使用Tx time-steps处理输入。 ? ? 方法 第一阶段：原始数据。...Building the RNN LSTM model # Importing the Keras libraries and packages from keras.models import Sequential...# Initialising the RNN regressor = Sequential() # Adding the first LSTM layer and some Dropout regularisation
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 ?
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...RNN的变体 1.双向RNN ? 双向RNN认为otot不仅依赖于序列之前的元素，也跟tt之后的元素有关，这在序列挖掘中也是很常见的事实。 2.深层双向RNN ?...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 ? ?
大家好，我是小轩 在上一篇文章学了又忘又学的RNN（一）中回顾了什么是RNN，以及RNN和普通神经网络有什么不一样 RNN解决了普通神经网络不能够将多个输入数据进行关联的问题，也就是解决了训练序列化数据时候遇到的问题...序列化数据在生活中非常常见，比如一段语音、一段文字等等 上一篇文章中也说了RNN为什么具有记忆功能 由RNN结构可知，看下面这幅图，RNN在每个时间都会将前一步计算好的值传递给当前步 但是RNN也存在一些问题...误差传到初始位置时候就会是一个无穷大的数 w*小于1时候，梯度下降，反向传播时候不断乘w*参数，误差传到初始位置时候也会是一个接近为0的数，所以对于初始时刻误差就相当于消失了 说了半天终于说到这篇文章的主角了——LSTM...RNN 比普通RNN多了三个控制器：输入控制、输出控制、忘记控制 LSTM RNN的核心思想，就是有一个控制全局的记忆 比如上面这张图中，颜色较深的那条箭头(贯穿LSTM整个过程)，我们把这个称为主线部分...如果此时改变了对之前预测分析的结果，忘记控制就会将之前某些主线部分忘记，就是按比例重新计算 所以主线部分的计算主要取决于输入和忘记这两个控制 输出部分会基于主线部分和分线部分判断要输出什么结果 我们现在来看一下网上的LSTM
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