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为什么输出LSTM层的维度可以是2维，也可以是3维？

输出LSTM层的维度既可以是2维，也可以是3维，具体取决于输入的数据结构和应用场景。

当输入数据为单个样本序列时，LSTM层的输出维度可以是2维。这种情况下，LSTM层将输入序列按时间步展开，并将每个时间步的输出合并为一个2维矩阵。这样做的优势是可以方便地输入到后续的全连接层或其他层进行进一步的处理。例如，假设输入数据是一个文本序列，每个时间步表示文本中的一个词，而LSTM层的输出可以是每个词对应的特征表示。在这种情况下，LSTM层的输出维度为(batch_size, feature_dim)，其中batch_size表示样本数量，feature_dim表示每个样本的特征维度。

当输入数据为批量样本序列时，LSTM层的输出维度可以是3维。这种情况下，LSTM层将输入序列按时间步展开，并将每个时间步的输出保留为一个单独的时间步维度。这样做的优势是可以同时处理多个样本，并保留样本之间的时间关系。例如，假设输入数据是一批图像序列，每个时间步表示一个图像，在进行图像序列分析时，保留时间关系是非常重要的。在这种情况下，LSTM层的输出维度为(batch_size, time_steps, feature_dim)，其中batch_size表示样本数量，time_steps表示时间步数量，feature_dim表示每个时间步样本的特征维度。

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事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据shape...下面的三个指定输入数据shape的方法是严格等价的：下面三种方法也是严格等价的： ---- Merge层多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出。...Merge层的输出是一个可以被添加到新Sequential的层对象。下面这个例子将两个Sequential合并到一起： ?...指标可以是一个预定义指标的名字（目前仅支持accuracy），也可以是一个一般的函数。 ---- 训练 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。...开始的两层LSTM返回其全部输出序列，而第三层LSTM只返回其输出序列的最后一步结果，从而其时域维度降低（即将输入序列转换为单个向量） ?

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Keras 学习笔记（三）Keras Sequential 顺序模型

它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以是 Optimizer 类的实例。详见：optimizers。损失函数 loss，模型试图最小化的目标函数。...它可以是现有损失函数的字符串标识符，如 categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。评估标准 metrics。...评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。...前两个 LSTM 返回完整的输出序列，但最后一个只返回输出序列的最后一步，从而降低了时间维度（即将输入序列转换成单个向量）。 ?...(LSTM(32, return_sequences=True)) # 返回维度为 32 的向量序列 model.add(LSTM(32)) # 返回维度为 32 的单个向量 model.add(Dense

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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?...活动，也就是：以此类推，可得：其中f可以是tanh,relu,sigmoid等激活函数，g通常是softmax也可以是其他。...对于每一时刻t的RNN网络，网络的输出ot都会产生一定误差et，误差的损失函数，可以是交叉熵也可以是平方误差等等。...LSTM可以通过gates(“门”)结构来去除或者增加“细胞状态”的信息包含一个sigmoid神经网络层次和一个pointwist乘法操作 Sigmoid层输出一个0到1之间的概率值，描述每个部分有多少量可以通过...首先运行一个sigmoid层来确定细胞状态的那个部分将输出使用tanh处理细胞状态得到一个-1到1之间的值，再将它和sigmoid门的输出相乘，输出程序确定输出的部分。

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【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

这里面有两个概念需要解释： ① 前馈神经网络神经网络包括前馈神经网络和递归神经网络（也称循环神经网络）。前馈指的是网络拓扑结构上不存在环或回路；递归则允许出现环路，如LSTM。...LSTM（具体参数可参考文末链接） ② 卷积卷积是一种数学运算方式，经常用到的卷积方式包括一维卷积和二维卷积。这里的维度指样本数据的维度。某种程度上，一维卷积可以理解为移动平均。...一般而言，滤波器的维度要远小于输入数据的维度；滤波器的步幅，即每次滑动的“距离”，可以是1，也可以大于1，大步幅意味着滤波器应用的更少以及更小的输出尺寸，而小步幅则能保留更多的信息；至于填充方式，上述示例均为滤波器一旦触及输入数据的边界即停止滑动...定义占位符来存储预测值和真实标签 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # 输入 # None表示样本数量，之所以使用None，是因为 None 表示张量的第一维度可以是任意维度...，即空余维度的数据用0不全 activation = tf.nn.relu) # 激活函数选择relu print("经过卷积层2后的张量：",conv1) 输出：经过卷积层2后的张量

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循环神经网络（二） ——GRU、LSTM、BRNN、deep RNN

其中每一层的y都是经过softmax的输出，这个输出基于前面一层的输出和本层的输入进行判断。损失函数L即和logistic回归的计算方式一致。 ?...另外，记忆单元c可以是向量，门的维度和记忆单元的维度一样，这样可以在不同维度记忆不同序列的关键内容，保证一句话的多个关键内容可以往后传递。...五、LSTM 长短时记忆网络（Long Short Term Memory），简称LSTM，是另一种网络模型，也可以保证记忆单元可以往后传递。...七、深层RNN 前面的RNN都是单层计算就得到结果，实际上，也可以经过多层次的运算，如下图所示： ? 但是实际上，三层左右对于RNN已经很多，因为其将输入拆成了序列单独处理，已经处理的非常详细了。...有些结构中，会将某些序列单独进行多层的处理，而不再和其他序列连接，如上图的y和y的第三层之后的层。深层RNN中的RNN，可以是普通RNN、GRU、LSTM等，也可以结合BRNN。

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【深度学习 | LSTM】解开LSTM的秘密:门控机制如何控制信息流

LSTM的输出可以是它的最终状态（最后一个时间步的隐藏状态）或者是所有时间步的隐藏状态序列。通常，LSTM的最终状态可以被看作是输入序列的一种编码，可以被送入其他层进行下一步处理。...为了解决这个问题，通常会使用一些技巧，比如截断反向传播、梯度裁剪、残差连接等参数详解 layers.LSTM 是一个带有内部状态的循环神经网络层，其中包含了多个可训练的参数。...LSTM层的输出是一个形状为**(batch_size, timesteps, units)的三维张量，其中units表示LSTM层的输出特征数**。...以下是各个参数的详细说明： units：LSTM 层中的单元数，即 LSTM 层输出的维度。 activation：激活函数，用于计算 LSTM 层的输出和激活门。...展开可以加快RNN的速度，尽管它通常会占用更多的内存。展开仅适用于短序列。 ) 参数计算对于一个LSTM（长短期记忆）模型，参数的计算涉及输入维度、隐藏神经元数量和输出维度。

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LSTM的输出可以是它的最终状态（最后一个时间步的隐藏状态）或者是所有时间步的隐藏状态序列。通常，LSTM的最终状态可以被看作是输入序列的一种编码，可以被送入其他层进行下一步处理。...为了解决这个问题，通常会使用一些技巧，比如截断反向传播、梯度裁剪、残差连接等参数详解layers.LSTM 是一个带有内部状态的循环神经网络层，其中包含了多个可训练的参数。...以下是各个参数的详细说明：units：LSTM 层中的单元数，即 LSTM 层输出的维度。activation：激活函数，用于计算 LSTM 层的输出和激活门。...activity_regularizer：LSTM 层输出的正则化方法。dropout：LSTM 层输出上的 Dropout 比率。...展开可以加快RNN的速度，尽管它通常会占用更多的内存。展开仅适用于短序列。)参数计算对于一个LSTM（长短期记忆）模型，参数的计算涉及输入维度、隐藏神经元数量和输出维度。

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AI 行业实践精选：深度学习股市掘金

这不是一种有效的方法，也没捕捉到任何意义。使用嵌入法，我们可以在固定数量的维度上表示所有的单词（300似乎很多，50比较好），然后用更高维的几何去理解它们。下面图片中有一个示例。...我们将采用一个函数，并将其应用到向量中的每个数字中，使它们都处于0和1之间（也可以是0和无穷大，视情况而定）。为什么呢？...事件可以是下一个字母n，也可以指过去的10分钟内某只股票上涨5%而不是下跌超过3%。3和4之间的权衡是：3更常见，因此容易去学习；而4更有价值，既是利润的指标，又对风险有一定约束。...我们一步一步的把这些放进一叠 LSTM 中。LSTM 记住了之前步骤中的内容，这会影响它们加工当前内容的方式。我们将 LSTM 第一层的输出传递到了另一层。...这是一个微分函数，也就是说，如果我们的预测做出了微小的改变，我们也可以通过误差的变化而观察出来。我们的预测是可微函数的结果，SoftMax 输入到 softMax，LSTMs 都是可微分的数学函数。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章使用RNN和CNN处理序列

在每个时间步t（也称为一个帧），这个循环神经元接收输入x(t)以及它自己的前一时间步长 y(t-1) 的输出。因为第一个时间步骤没有上一次的输出，所以是0。...只有1个层，1个神经元，如图15-1。不用指定输入序列的长度（和之前的模型不同），因为循环神经网络可以处理任意的时间步（这就是为什么将第一个输入维度设为None）。...然后运行紧密层，最后将输出变形为序列（即，将输出从 [批次大小 × 时间步数, 输出维度] 变形为 [批次大小, 时间步数, 输出维度] ；在这个例子中，输出维度数是10，因为紧密层有10个神经元）。...得益于填充层，每个卷积层输出的序列长度都和输入序列一样，所以训练时的目标可以是完整序列：无需裁剪或降采样。最后两个模型的序列预测结果最好！...训练RNN的困难是什么？如何应对？画出LSTM单元的架构图？ 为什么在RNN中使用1D卷积层？哪种神经网络架构可以用来分类视频？

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四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法

Prefix/Prompt：在预训练模型的输入层或者一层增加一些可训练的虚拟tokens（也称作Prompt），只训练这些token的参数，存储时每个下游任务仅存储对应的token的参数。...层将输入的维度放缩到非常小的级别，以减少训练参数量 Nonlinearity引入非线性特征，矩阵运算 + 非线性等价于一层FFW Feedforward up-project层将输入还原到原始维度，以参与后续计算...记输入原始维度为 d ，放缩后的维度为 m ，则Feedforward down-project层参数量为 d*m+m ， Feedforward up-project层的参数量为 m*d+d ，...有读者可能这里会想到，能否把额外的参数部分添加在输入 x 和输出 y 之间呢，原作者这种方式称为 Infix-Tuning ，也进行了尝试，但实际效果不如 Prefix-Tuning 。...({h_{0:i}}:LSTM(h_{_{i:m}}))]) \end{split} \end{equation} 作者通过实验证明了通过P-Tuning的方法可以是的GPT类模型在NLU方面达到BERT

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RBF（径向基）神经网络

二、RBF神经网络RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下：?...而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。...其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。...，输出的结果趋于0，所以真正起作用的点还是与查询点很近的点，所以是局部逼近；而BP网络对目标函数的逼近跟所有数据都相关，而不仅仅来自查询点附近的数据。...RBF神经网络用高斯核函数时,其数据中心C可以是训练样本中的抽样，此时与svm的高斯核函数是完全等价的，也可以是训练样本集的多个聚类中心，所以他们都是需要选择数据中心的，只不过SVM使用高斯核函数时，这里的数据中心都是训练样本本身而已

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机器学习｜7种经典预训练模型原理解析

根据上图，输入输出层的维度都是即词汇表的大小，输入层每个token都是用一个one-hot vertor来表示，而输出层向量通过Softmax得出预测单词的概率分布，即由词汇表中每个词的预测概率组成的向量...隐藏层维度为，是词向量的维度，是自定义的超参数。输出层根据概率分布，选择预测概率最大的词作为预测词。 Word2Vec的两种实现方式简略图： ?...输入的Word Vectors可以是one-hot，也可以是Word2Vec，GloVe等方法产生的词向量，也可以是随机初始化。...为什么双向LSTM会导致看见答案：如图所示的正向LSTM，"克"是根据“扑”这个字和隐藏向量 h2 来预测出来的。...数学描述前向的LM表达式：后向的LM表达式：两个LSTM的输出分别是：前向LSTM隐藏层的输出通过Softmax预测，得到前向的条件概率，后向LSTM同理。

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最简单的RNN回归模型入门(PyTorch)

先来看右边的结构，从下往上依次是序列数据的输入X（图中的绿色结构，可以是时间序列，也可以是文本序列等等）。...（W）输出o ，最后再经过一个非线性激活（可以是sigmoid函数或者softmax等函数）形成最后的输出y。...RNN的隐藏层可以有多层，但是RNN中我们的隐藏层一般不会设置太多，因为在横向上有很长的序列扩展形成的网络，这部分特征是我们更加关注的。最后，需要说明的是RNN可以是单向的，也可以是双向的。...必选参数hidden_size指的是隐藏层中输出特征的大小，这个是自定义的超参数。必选参数num_layers指的是纵向的隐藏层的个数，根据实际问题我们一般可以选择1~10层。...可选参数batch_first指定是否将batch_size作为输入输出张量的第一个维度，如果是，则输入的尺寸为（batch_size， seq_length，input_size），否则，默认的顺序是

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