1. simple RNN 下面创建一个简单的 2 层 RNN，每层有 100 个神经元，输出层是单个神经元的 dense 层： model1 = keras.models.Sequential() model1...Seq2Seq 建立一个 Seq2Seq 模型，和简单 RNN的区别是，第二个 RNN 层也用了 return sequences=True model2 = keras.models.Sequential...Seq2Seq LSTM 将普通 rnn 层换成 lstm 层 model3 = keras.models.Sequential() model3.add(keras.layers.LSTM(100,
这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型（RNN Language Model，RNN LM）为实验任务，对比如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 两个平台实现序列模型。...是输入序列中的 T 个词语，用 one-hot 表示法表示。 言模型顾名思义是建模一种语言的模型，这一过程如图 4 所示： ? ▲ 图4. RNN语言模型 RNN LM的工作流程如下： 1....PTB数据集介绍 至此，介绍完 RNN LM 模型的原理和基本结构，下面准备开始分别使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来构建我们的 训练任务。...需要注意的是，TensorFlow 模型中网络输入数据需要进行填充，保证一个 mini-batch 中序列长度 相等。...序列模型是神经网络模型中较为复杂的一类模型结构，可以衍生出非常复杂的模型结构。
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的 RNN：RNNCell 如果要学习 TensorFlow 中的 RNN，第一站应该就是去了解...代码的部分实现来自于《安娜卡列尼娜文本生成——利用 TensorFlow 构建 LSTM 模型》 这篇专栏，在此感谢 @天雨粟 。...API 我们可以不用手动地去定义 Seq2Seq 模型中的 Encoder 和 Decoder。
因此，当输入序列较长时，编码器很难将所有的重要信息都编码到这个定长的向量中，从而使得模型的效果大打折扣。...为了解决传统的Encoder-Decoder模型中单个定长的编码向量无法保留较长的输入序列中的所有有用信息的问题，Attention-based model引入多个编码向量，在解码器中一个输出对应一个编码向量...Google在2017年发表的一篇论文《Attention is All You Need》[3]，试图摆脱CNN和RNN，想要用纯粹的Attention来实现Encoder-Decoder模型的任务，...RNN系列总结 到这里，本章内容就全部结束了。...在下一章里，我们将使用循环神经网络实现几个完整的项目，在学会使用TensorFlow搭建循环神经网络模型的同时，加深对循环神经网络的理解。
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、...循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的RNN：RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解...代码的部分实现来自于《安娜卡列尼娜文本生成——利用TensorFlow构建LSTM模型》 这篇专栏，在此感谢 @天雨粟 。...Seq2Seq模型中的Encoder和Decoder。
内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》 不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法： ?...———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！ 举个栗子，比如，老师说小明总是上课迟到，今天罚____打扫卫生。...（类似于全连接神经网络中每层的权重）；o也是一个向量，它表示输出层的值；V是隐藏层到输出层的权重矩阵。...最后是一个非常简单的文本分析RNN代码实践案例，有兴趣的同学可以跟着现实一下。下节课老shi准备给大家介绍非常常用的RNN变种LSTM和GRU，敬请期待！！...from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers num_words = 30000maxlen = 200 #导入数据...padding='post')print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)print(x_test.shape, ' ', y_test.shape) def RNN_model
》的成果，感激前辈； github链接：https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn 2.配置环境 使用循环神经网络模型要求有较高的机器配置...中的元素是每篇文章中的字对应的id列表； 第19-27这9行代码设置卷积神经网络的超参数； 第28-33这6行代码获得能够用于模型训练的特征矩阵和预测目标值； 第28行代码导入tensorflow.contrib.keras...第34行代码导入tensorflow库，取别名tf； 第35行代码重置tensorflow图，加强代码的健壮性； 第36-37行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵X和预测目标值...tf.nn.dynamic_rnn方法动态计算循环神经网络中的结果，outputs是每个细胞的h的结果，state是最后一个细胞的h和c的结果，LSTM网络中h是短时记忆矩阵，c是长时记忆矩阵，想要理解...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。 第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?
该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子de novo设计双向方法是可取的，...同步FB-RNN: 给定句子中任意位置m的词作为起始词，预测该起始词上文和下文的词，FB-RNN按以下方式估算前向和后向的条件概率分布：（上图b） ?...NADE: NADE最初被提议用于重建序列中的缺失值，在第t个位置有一个丢失的token，该模型旨在通过读取前后部分来重建缺失值，并使用此信息来替换丢失的token。条件概率估计如下: ?...该模型缺少的虚设令牌（“M”）将被替换为朝向字符串中心或以随机方式的有效SMILES字符，直到序列中不再有缺失值为止（上图d）。 BIMODAL: 结合了NADE和FB-RNN模型的功能。...具有512个隐藏单元且没有数据增强，前向RNN产生的FCD值最小，其次是BIMODAL和具有固定起点的FB-RNN。 ? 4 总结 这项研究的结果证实了双向RNN在从头分子设计中的潜力。
最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...我们首先来来看一张经典的RNN模型示意图！ [Recurrent Neural Network] 图分左右两边：左边给出的RNN是一个抽象的循环结构，右边是左边RNN展开以后的形式。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...先来看一下PyTorch中RNN类的原型： [torch.nn.RNN] 必选参数input_size指定输入序列中单个样本的大小尺寸，比如在NLP中我们可能用用一个10000个长度的向量表示一个单词，...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。
使用GRU单元建立RNN模型 6. 文本生成 参考 基于深度学习的自然语言处理 本文使用 GRU 单元建立 RNN 网络，使用唐诗三百首进行训练，使用模型生成唐诗。...GRU RNN 网络能够克服简单RNN网络的一些问题，如梯度消失，梯度很难从深层传递到浅层，导致浅层的参数更新非常缓慢，学习速度很慢，还导致深层浅层学习不均衡。...GRU，LSTM 使用更新门，遗忘门，来解决长距离的依赖关系，GRU相比LSTM参数更少。 RNN 网络的还有缺点就是无法采用并行计算，必须在上一个时间步的基础上计算下一个时间步。 1....使用GRU单元建立RNN模型 建模 # 建模 from keras.models import Sequential from keras.layers import GRU, Dense from keras.optimizers...模型完全记住了后续的诗句。 自己随意编写训练集里没有的诗句作为开始，如下（不可有训练集中未出现的字） ? ?
上期我们一起学习了自然语言处理中的word embedding相关知识， 深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识...但是，如果我们去阅读 TensorFlow 的序列教程，并查看rnn/translate/seq2seq_model.py中的代码（在 TensorFlow 模型中），我们会注意到一些重要的区别： 首先...这种采样的Softmax 技术是由Sébastien Jean等人在2015年提出的。在TensorFlow中，你可以使用sampled_softmax_loss()函数。...最后，本教程的实现使用了tf.nn.legacy_seq2seq模块，该模块提供了轻松构建各种编解码器模型的工具。...例如，embedding_rnn_seq2seq()函数会创建一个简单的编解码器模型，它会自动为你处理word embedding，就像上面中所示的一样。
网络模型A：RNN维度2560，输出维度2560，1层，序列长度200，批大小为64。网络模型B：RNN维度256，输入维度64，3层，批大小为64。...网络模型C：RNN维度256，输入维度256，1层，批大小为32，序列长度1000。 cuDNN 5的新特性之一就是它可以支持递归神经网络（Recurrent Neural Networks）。...在这类，我将以LSTM网络的性能为例，但大多数的优化可以用在任意RNN模型。 第一步：优化单次迭代 下列方程组表示了数据如何在LSTM单元正向传播。图2展示了LSTM单元的示意图。 ? ?...模型中，单次迭代的操作会被重复很多次。...在cuDNN，我们将这些优化用在四种常见的RNN模型。因此如果你正在序列学习中用到这些RNN模型，我强烈推荐你使用cuDNN 5。 ----
此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...完整代码中定义函数RNN使代码简洁，但在后面章节中为了易于读者理解，本文作者在第6章搭建神经网络将此部分函数改写为只针对于该题的顺序执行代码。...方法实例化LSTM细胞对象； 第3行代码调用tf.nn.dynamic_rnn方法实例化rnn模型对象； 第4、5行代码取得rnn模型中最后一个细胞的数值； 第6、7行代码定义在训练过程会更新的权重...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。 第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。...方法中的第2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引； 如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。...运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。
在这段代码中，通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件中。tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中。...以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...在加载模型的程序中也是先定义了tensorflow计算图上的所有运算，并声明了一个tf.train.Saver类。...通过对MetaGraphDef类型中主要属性的讲解，本节已经介绍了tensorflow模型持久化得到的第一个文件的内容。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
本篇推文的目的是利用深度神经网络中的 RNN 的一些基本结果，对多因子模型进行尝试，以检验深度神经网络在多因子、投资领域的适用性，使得投资者能够对神经网络有 更为实践的理解，并能够在投资领域有所运用。...应用于 RNN 网络结构中时，与传统的多因子模型有一定的区别: T+1 期的收益率仍然是训练的标签(label)，因子对应的是样本的特征(feature)， 个股对应的是一个样本，但是，时间维度，在 RNN...多因子的 RNN 数据结构 我们先设定具体的参数，再进一步理解 RNN 在多因子训练中的具体过程。...从曲线中可以看到，检验集的准确率最终收敛于 85%-90%之间，这个准确率水平在机器学习的大多数模型中并不足够高，但考虑到我们使用的是基本的 RNN结构，同时是存在市场博弈的股票市场，我们认为这一收敛水平能够反映出...由于我们观察到本报告中的参数分布较为稳定，因此我们认为，可以大致将输入层因子的权重总和作为该因子在模型中的贡献度。
更新20180407： 去掉了tfrecorder中writer方法 去掉了tfrecorder中参数padding_info同时帮助reshape的功能 RNN cell的初始化方法改为正交初始化...评估 预测 可视化 ---- 前言 该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。...因为会根据验证集的结果来调整模型参数，所以模型间接的“见过”验证集的数据。 测试集：模型从未见过的数据，用于评估模型的最终表现，决定是否选择新模型。 注：训练集和验证集都无法作为最终表现的考核标准。...而Tensorflow的高层API：Estimator正是对共用部分使用通用方法，而在不同的阶段实现具体的控制。...model_fn=model_fn, model_dir="mnist_model_cnn") 训练后的模型参数会保存在model_dir中，随着训练在目录下生成拥有类似下面内容的checkpoint
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