root gate ct c_linux c ct_linux c root - 腾讯云开发者社区

，也就是备选的用来更新的内容，Ct~ 。...在经过 Forget Gate 和 Input Gate 处理后，我们就可以对输入的 Ct-1 做更新了，即把Ct−1 更新为 Ct，首先我们把旧的状态 Ct−1 和 ft 相乘，把一些不想保留的信息忘掉...然后加上 it∗Ct~，这部分信息就是我们要添加的新内容，这样就可以完成对 Ct-1 的更新。 ?...输出门（Output Gate）最后我们需要来决定输出什么值，输出主要是依赖于 Cell 的状态 Ct，但是又不仅仅依赖于 Ct，而是需要经过一个过滤的处理。...接下来就是更新 Ct-1 为 Ct 和得到隐含状态输出了，都是遵循 LSTM 内部的公式实现： new_c = (c * sigmoid(f + self.

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零基础入门深度学习 | 第六章：长短时记忆网络(LSTM)

LSTM用两个门来控制单元状态c的内容，一个是遗忘门（forget gate），它决定了上一时刻的单元状态Ct-1有多少保留到当前时刻Ct;另一个是输入门（input gate），它决定了当前时刻网络的输入...c = fg * self.c_list[self.times - 1] + ig * ct self.c_list.append(c) # 输出...= self.ct_list[k] c = self.c_list[k] c_prev = self.c_list[k-1] tanh_c = self.output_activator.forward...tanh_c * tanh_c) * c_prev * self.gate_activator.backward(fg)) delta_i = (delta_k...* og * (1 - tanh_c * tanh_c) * ct * self.gate_activator.backward(ig))

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白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤，附代码！

可以先理解GRU的过程，在来理解LSTM会容易许多，链接地址：三步理解–门控循环单元(GRU) LSTM 中引⼊了3个⻔，即输⼊⻔（input gate）、遗忘⻔（forget gate）和输出⻔（output...具体来说，时间步t的候选记忆细胞计算如下： C~t=tanh(XtWxc+Ht−1Whc+bc)\tilde{C}_t=tanh(X_tWxc+H_{t-1}W_{hc}+b_c)C~t=tanh(XtWxc...=Ft⊙Ct−1+It⊙C~tC_t=F_t⊙C_{t-1}+I_t⊙\tilde{C}_tCt=Ft⊙Ct−1+It⊙C~t 如下图所⽰，遗忘⻔控制上⼀时间步的记忆细胞Ct−1中的信息是否传递到当前时间步...隐藏状态有了记忆细胞以后，接下来我们还可以通过输出⻔来控制从记忆细胞到隐藏状态Ht的信息的流动： Ht=Ot⊙tanh(Ct)H_t=O_t⊙tanh(C_t)Ht=Ot⊙tanh(Ct)...)和输入门(input gate)，而GRU只有一种更新门(update gate)； LSTM对新产生的状态可以通过输出门(output gate)进行调节，而GRU对输出无任何调节。

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图解LSTM与GRU单元的各个公式和区别

首先输入为三个值，一个是此刻的输入值x，另一个是上一时刻的状态值c，最后一个是上一个单元的输出h 最终输出为两个值，一个是此刻产生的状态值c和输出h 首先是输入值x和上一个单元的输出h，分别两个输入都有对应的权重...final memory的计算自然而然和上一步算得此时的记忆state相关并且和上一个输出的final memory相关，故为忘记门和Ct-1的乘积加上上一步算出来的此时单元的C和输入门的乘积为最终的state...（故 c）输出门只与输出相关，最终的输出h为输出门乘以tanh（c）致此这里LSTM 梳理完毕二、GRU 内部结构和公式 ?...这里GRU只有两个gate，一个是reset gate，一个是update gate， update gate的作用类似于input gate和forget gate，(1-z)相当于input gate...三、细数LSTM与GRU之间的不同 3.1 结构上 lstm为三个输入xt，ht-1， ct-1，两个输出。gru为两个输入xt， ht-1，一个输出ht，输出即state。

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详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别

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理解LSTM一种递归神经网络(RNN)

5 具体怎样相互作用状态单元(cell state) 可以长期保存某些状态，cell state的值通过忘记门层（forget gate），输入门层（input gate layer）, 更新门层来控制实现保留多少旧状态...上图中Ct-1就是上一次神经元传递过来的状态信息，Ct就是经过本次神经元作用之后更新的状态信息，然后继续往后传递。...6 忘记门层(fortget gate layer)，输入门层(input gate layer) 首先fortget gate layer使用Ht-1和Xt的值, 经过sigmoid函数作用之后，值Ft...落在0~1之间，用来控制需要忘记多少Ct-1里的内容，0到1之间的值相当于一个百分比。...函数中加号左边用的算式用来控制需要忘记多少Ct-1里的内容，加号右边的算式用来控制需要改变多少本单元里的内容是减少还是增加，最后相加的结果Ct用来传递到下一个单元里去。

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【TS深度学习】长短时记忆网络

注意X,h,C都是向量。 LSTM的关键，就是怎样控制长期状态c。在这里，LSTM的思路是使用三个控制开关。...第一个开关，负责控制继续保存长期状态c；第二个开关，负责控制把即时状态输入到长期状态c；第三个开关，负责控制是否把长期状态c作为当前的LSTM的输出。三个开关的作用如下图所示： ?...接下来，我们要描述一下，输出h和单元状态c的具体计算方法。长短时记忆网络的前向计算前面描述的开关是怎样在算法中实现的呢？这就用到了门（gate）的概念。...LSTM用两个门来控制单元状态c的内容，一个是遗忘门（forget gate），它决定了上一时刻的单元状态Ct-1有多少保留到当前时刻Ct;另一个是输入门（input gate），它决定了当前时刻网络的输入...LSTM用输出门（output gate）来控制单元状态Ct有多少输出到LSTM的当前输出值ht。我们先来看一下遗忘门： ?

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bilstm模型怎么用_BI模型

在LSTM中，一共有3种门结构，分别是遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）与输出门（output gate）。下面结合一个神经元内部的结构图分析其运算情况。...接下来看神经元内最上方的 C t − 1 C_{t-1} Ct−1。与 a t − 1 a_{t-1} at−1类似， C t − 1 C_{t-1} Ct−1也携带着上文的信息。...进入神经元后， C t − 1 C_{t-1} Ct−1首先会与遗忘权重逐元素相乘，可以想见，由于遗忘权重中值的特点，因此与该权重相乘之后 C t − 1 C_{t-1} Ct−1中绝大部分的值会变的非常接近...可以这样认为： C t C_t Ct携带的信息经过由当前时刻的输入构成的输出门限制之后，含有更多的当前时刻的信息，因此得到的 a t a_t at与 C t C_t Ct相比可以说是具有短期记忆的...，而 C t C_t Ct则是具有长期记忆的。

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RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

一个Cell由三个Gate（input、forget、output）和一个cell单元组成。Gate使用一个sigmoid激活函数，而input和cell state通常会使用tanh来转换。...把ht−1ht−1h_{t-1}和xtxt{x_{t}}拼接起来，传给一个sigmoid函数，该函数输出0到1之间的值，这个值乘到细胞状态Ct−1Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}上去。...图更新细胞状态一步的细胞状态Ct−1Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}已经被忘记了一部分，接下来本步应该把哪些信息新加到细胞状态中呢？...图生成新的细胞状态现在可以让旧的细胞状态Ct−1Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}与ftftf_{t}（f是forget忘记门的意思）相乘来丢弃一部分信息，然后再加个需要更新的部分...it∗C~tit∗C~ti_t * \tilde{C}_t（i是input输入门的意思），这就生成了新的细胞状态CtCtC_t。

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【C++医学影像PACS】CT检查中的三维重建技术

【影像科普】CT检查中的三维重建是什么检查？一、【PACS影像科普】CT检查中的三维重建是什么检查？...二、CT平扫和三维重建的区别主要有以下几点：【CT平扫】获取的是原始数据，可以是横切的水平位，也可以是矢状位和冠状位，多数时候可以很好地建立疾病损伤及对比关系。...但是CT平扫对于特殊的部位，如气管和气管拐弯处、肋骨折断后的错位情况，还有其他地方的骨骼或肠腔器官的内部结构，不是特别清楚。...它体现了密度信息，但不能测量CT值。...它补偿了CT只提供横断面图像的缺憾，适用于任何需要从多角度、多方位观察的病灶和器官。它有显示快捷、任意断面、CT值可测的好处。

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（译）理解 LSTM 网络（Understanding LSTM Networks by colah）

（译者注：分别是 “forget gate layer”, 遗忘门； “input gate layer”，传入门； “output gate layer”, 输出门） 3.2 逐步理解 LSTM （好了...它的输入是ht−1ht−1和xtxt，输出是一个数值都在 0，1 之间的向量（向量长度和 cell 的状态 Ct−1Ct−1 一样），表示让 Ct−1Ct−1 的各部分信息通过的比重。...实现这个需要包括两个步骤：首先，一个叫做“input gate layer ”的 sigmoid 层决定哪些信息需要更新；一个 tanh 层生成一个向量，也就是备选的用来更新的内容，Ct~Ct~ 。...有了上述的结构，我们就能够更新 cell 状态了，即把Ct−1Ct−1更新为 CtCt。从结构图中应该能一目了然，首先我们把旧的状态 Ct−1Ct−1和ftft相乘，把一些不想保留的信息忘掉。...在 GRU 中，如 fig.13 所示，只有两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate）。同时在这个结构中，把细胞状态和隐藏状态进行了合并。

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RNN及其变种LSTMGRUSRU

= f_t C_{t-1}+i_tx_t =\sigma(W_f X_t+b_f)C_{t-1} + \sigma(W_iX_t+b_i)X_t \\ h_t = tanh(C_t)*o_i...Ct=ftCt−1+itxt=σ(WfXt+bf)Ct−1+σ(WiXt+bi)Xtht=tanh(Ct)∗oi 求导：...h→t=f(W→xt+V→h→t−1+b→)h←t=f(W←xt+V←h←t+1+b←)y^t=g(Uht+c)=g(U[h→t;h←t]+c) 2....} ft=σ(W(f)xt+U(f)ht−1)(Forget gate) 2.2 输入门在产生新记忆之前，我们需要判定一下我们当前看到的新词到底重不重要...W_i, U_i, W_f, U_f, W_o, U_o, W_c, U_c Wi,Ui,Wf,Uf,Wo,Uo,Wc,Uc 3.

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【综述专栏】循环神经网络RNN（含LSTM，GRU）小综述

LSTM确实具有删除或添加信息到细胞状态的能力，这个能力是由被称为门(Gate)的结构所赋予的。门(Gate)是一种可选地让信息通过的方式。它由一个Sigmoid神经网络层和一个点乘法运算组成。...即上一时刻记忆单元Ct-1中的信息对当前记忆单元Ct 的影响。输出门控制记忆单元ct对当前输出值 ht的影响，即记忆单元中的哪一部分会在时间步t 输出。...接下来一个tanh层创建候选向量Ct,该向量将会被加到细胞的状态中。在下一步中，我们将结合这两个向量来创建更新值。 ? 现在是时候去更新上一个状态值Ct−1了，将其更新为Ct。...之后我们将得到的值加上 it∗C̃ t。这个得到的是新的记忆细胞的值。 ? 最后，我们需要决定我们要输出什么。此输出将基于我们的细胞状态，但这明显是参考了记忆细胞C的过滤版本。...GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。

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（数据科学学习手札39）RNN与LSTM基础内容详解

目前最有效的方式是gated RNNs，而LSTM就是其中的一个代表；　　再次回想前面的RNN中的t时刻状态计算过程，其中σ为激活函数，通常为tanh：而LSTM就是在RNN的基础上施加了若干个门（gate...）来控制，我们先看LSTM的示意图即网络结构中涉及的计算内容，然后在接下来的过程中逐一解释：且这些门均由Sigmoid型函数激活，具体如下：　　1、遗忘门（forget gate）　　这个gate...ft，即下式：　　2、输入门（input gate）　　输入门控制了有多少信息可以流入cell，即上图中it的部分（所谓at的部分其实就是经典RNN中的输入层）它对应了下式：　　3、输出门...（output gate）　　输出门顾名思义，控制了有多少当前时刻的cell中的信息可以流向当前隐藏状态ht，与经tanh处理的ct进行哈达玛相乘得到ht，对应下式：　　4、t时刻ct的更新...　　如上图，我们这一个时间步的cell中的ct为遗忘门处理后的上一时刻中的ct-1、输入门控制流入的信息it、经典RNN中的输入层信息at等信息的汇总，计算过程对应着：　　5、t时刻ht的更新

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【专知中秋呈献-PyTorch手把手深度学习教程03】LSTM快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

---- 5、逐步理解 LSTM 1、遗忘门（forget gate）在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从cell状态中丢弃什么信息。...这个决定通过一个称为forget gate layer完成。该门会读取 h_{t-1} 和 x_t，输出一个在 0 到 1 之间的数值（向量长度和 cell 的状态Ct−1 一样）。...然后我们就可以更新 cell 状态了，即把Ct−1更新为Ct。首先我们把旧的状态 Ct−1和ft相乘，把一些不想保留的信息忘掉。然后加上it∗Ct。这部分信息就是我们要添加的新内容。 ?...3、输出门（output gate）最后，我们需要决定我们要输出什么。此输出将基于我们的cell状态，但需要经过一个过滤的处理。...NUM_CLASSES = 10 BIDIRECTIONAL = True # 是否开启双向 learning_rate = 0.01 train_data = dsets.MNIST( root

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深度学习 | 时序问题LSTM入门讲解

LSTM把训练信息分成长期信息 Ct 和短期信息 ht ，长期信息可以不受影响地传递很远。 ?...Fig 4 The forget gate 2. 输入门下一步是决定应该往 cell state 中添加什么样的信息，由两部分组成。...2. tanh layer负责创建即将加入cell state的新Ct。结构见图5。 ? Fig 5 The Input gate 3....更新门对以上的信息进行更新，其中 ft 决定长期信息 Ct 的保留程度，it 决定本次更新的值，新Ct决定即将加入cell state的cell value。...Fig 6 The Update gate 4.

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pdflatex环境部署步骤Docker的基本操作

latest: Pulling from fbenz/pdflatex f22ccc0b8772: Already exists 3cf8fb62ba5f: Already exists e80c964ece6a...: Already exists 9aa2583757a3: Pull complete 2c3d7890d583: Pull complete Digest: sha256:6ecca11b1a203faed5c0a2ace2a13aac100dd19d7a4e0db0474283bcded3c041...2 root root 4096 Nov 19 13:07 opt/ dr-xr-xr-x 323 root root 0 Mar 28 11:07 proc/ drwx------ 2 root...root 4096 Nov 19 13:09 root/ drwxr-xr-x 1 root root 4096 Nov 25 22:25 run/ drwxr-xr-x 1 root root...] (line1_gate4.north)--(line1_gate4.south); \draw[edgestyle] (line1_gate4.west)--(line1_gate4.east);

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配置docker的pdflatex环境

latest: Pulling from fbenz/pdflatex f22ccc0b8772: Already exists 3cf8fb62ba5f: Already exists e80c964ece6a...: Already exists 9aa2583757a3: Pull complete 2c3d7890d583: Pull complete Digest: sha256:6ecca11b1a203faed5c0a2ace2a13aac100dd19d7a4e0db0474283bcded3c041...1 root root 4096 Mar 28 11:07 ./ drwxr-xr-x 1 root root 4096 Mar 28 11:07 ../ -rwxr-xr-x 1 root...root 4096 Apr 24 2018 boot/ drwxr-xr-x 5 root root 360 Mar 28 11:07 dev/ drwxr-xr-x 1 root root...09 root/ drwxr-xr-x 1 root root 4096 Nov 25 22:25 run/ drwxr-xr-x 1 root root 4096 Nov 25 22:25 sbin

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李宏毅深度学习之Deep Learning 循环结构

在LSTM中，ht-1，ct-1，扮演着不同的角色；c变化是很慢的，可以记忆时间比较久的信息。h变化比较快。 LSTM具有三个输入xt,ht-1,ct-1三个输出yt,h1,ct。...具体来说是通过计算得到的zf来作为忘记门控，来控制上一个状态的ct-1哪些需要留哪些需要忘。 2.选择记忆阶段。这个阶段将这个阶段的输入有选择性地进行“记忆”。主要是会对输入xi进行选择记忆。...将上面两步得到的结果相加，即可得到传输给下一个状态的ct。也就是上图中的第一个公式。 3.输出阶段。这个阶段将决定哪些将会被当成当前状态的输出。主要是通过 zo来进行控制的。...把xt，ht-1并在一起，然后乘上一个矩阵w，结果经过激活函数得到r（0-1之间），这个r叫做reset gate；然后再把xt，ht-1并在一起，然后乘上另外一个矩阵w，结果经过激活函数得到z（0...-1之间），这个z叫做update gate；然后再把r，ht-1做element-wise的相乘，得到另外一个vector，这个vector跟 xt并在一起，然后乘上另外一个矩阵w（图示中黄色箭头）

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译理解RNN和LSTM网络

该决定由一个叫做“遗忘门(Forget Gate)”的Sigmoid层控制。遗忘门观察ht−1ht−1和xtxt，对于元胞状态Ct−1Ct−1中的每一个元素，输出一个0~1之间的数。...首先，有一个叫做“输入门(Input Gate)”的Sigmoid层决定我们要更新哪些信息。接下来，一个tanh层创造了一个新的候选值，Ct~Ct~，该值可能被加入到元胞状态中。...现在我们该更新旧元胞状态Ct−1Ct−1到新状态CtCt了。上面的步骤中已经决定了该怎么做，这一步我们只需要实际执行即可。我们把旧状态Ct−1Ct−1乘以ftft，忘掉我们已经决定忘记的内容。...然后我们再加上it∗Ct~it∗Ct~，这个值由新的候选值（Ct~Ct~）乘以候选值的每一个状态我们决定更新的程度（itit）构成。...首先我们建立一个Sigmoid层的输出门(Output Gate)，来决定我们将输出元胞的哪些部分。

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TensorFlow RNN Cell源码解析

零基础入门深度学习 | 第六章：长短时记忆网络(LSTM)

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