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Seq2Seq模型

图片中的每一个方框代表RNNs中的一个单元，最常见的是GRU单元或者LSTM单元（关于这些单元的解释请看RNN Tutorial）。编码器和解码器可以共享权重或者更加常见的使用一组不同的参数。...每一个seq2seq模型都可以使用不同的RNN单元，但是它们都接收编码器的输入和解码器的输入。...参数“cell”是tf.contrib.rnn.RNNCell类中的一个实例，其决定模型内部将使用哪一种RNN单元。你可以使用诸如GRU单元或者LSTM单元这类已经存在的单元，也可以手动实现。...还有，tf.contrib.rnn提供了提供了封装器去构造多层单元，在输入和输入添加dropout或者做其它的一些变化。例子详见RNN Tutorial。...对于那些输出词表小于512的情况，也许使用标准的softmax损失会更好。 其次，我们构建一个输出映射。它是一个包含了权重矩阵和偏置向量的元组对。

1.1K100

全面对比英伟达Tesla V100P100的RNN加速能力

循环神经网络（RNN） 很多深度学习的应用都涉及到使用时序数据作为输入。例如随时间变化的股价可以作为交易预测算法、收益预测算法的输入而对未来某个时间点的可能状态进行推断。...梯度消失问题阻止了 RNN 学习长期时间依赖关系，而长短期记忆模型（LSTM）正是 RNN 的一种变体以解决该问题。LSTM 引入了输入门、遗忘门、输入调制门和记忆单元。...因此，单层 RNN 或 LSTM 单元就可以看作是深度 RNN 中的基础构建块，这也就是为什么我们要选择下面这样的层级进行基础测试。...基准测试 我们的基准性能测试使用含有多个神经元的单隐藏层网络架构，其中隐藏层的单元为分别为原版 RNN（使用 TensorFlow 中的 BasicRNNCell）和 LSTM（使用 TensorFlow...结语 对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型，我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度（128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元）的提升而增加。

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    MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

    生成CNN / RNN网络结构（通常在最后一层上不激活） 指定损失函数（交叉熵与softmax是一起指定的），优化器并初始化网络权重+会话 用mini-batch的方式来训练训练集并使用自定义迭代器（所有框架都使用公共的数据库...例如：汽车图像的相关参数 y=（0,1,0,0,0,0,0,0,0,0），其标签是= [飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船 ，卡车] 在IMDB数据集上训练RNN（GRU,门控循环单元） 性能对比...Keras最近刚得到了cudnn的支持，但是只有Tensorflow后端可以使用（而不是CNTK后端）。 Tensorflow有许多RNN变种，其中包括他们自己定制的内核。...对于我们会进行的输入输出活动以及可能在运行中进行预处理和数据增强的情况，自定义的生成器将对性能产生更大的影响。...因此我这里分享了一个脚本 关于RNN 1、大多数框架（例如Tensorflow）上，都有多个RNN实现/内核; 一旦降低到cudnn LSTM / GRU级别，执行速度是最快的。

    1.2K30

    《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

    ---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...要使用这个自定义单元，需要做的是创建一个keras.layers.RNN层，传给其单元实例： model = keras.models.Sequential([ keras.layers.RNN...比如《寻找尼莫》中的多莉想翻译一个长句：当她读完这句话时，就把开头忘了。为了解决这个问题，涌现出了各种带有长期记忆的单元。首先了解一下最流行的一种：长短时记忆神经单元 LSTM。...他们提出了一个 LSTM 的变体，带有叫做窥孔连接的额外连接：把前一时刻的长时状态 c(t-1) 输入给遗忘门和输入门，当前时刻的长时状态c(t)输入给输出门。...---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章

    1.5K11

    转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型

    这一篇中我们会看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 在处理序列输入时有着较大的差异：PaddleFluid 默认支持非填充的 RNN 单元，在如何组织 mini-batch 数据提供序列输入上也简化很多...最简单的RNN单元 RNN 形成“循环反馈” 的过程是一个函数不断复合的过程，可以等价为一个层数等于输入序列长度的前馈神经网络，如果输入序列有 100 个时间步，相当于一个 100 层的前馈网络，梯度消失和梯度爆炸的问题对...答案是肯定的，这也就是 LSTM 和 GRU 这类带有 “门控”思想的神经网络单元。 ? ▲ 图3....RNN 单元（RNN/LSTM/GRU）都支持非填充序列作为输入，框架会自动完成不等长序列的并行处理。...TensorFlow RNN LM 这里主要关注最核心的 LSTM 单元如何定义： def rnn(self): def lstm_cell(): return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell

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    如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

    简单解释一下这个图，每个word经过embedding之后，进入LSTM层，这里LSTM是标准的LSTM，然后经过一个时间序列得到的t个隐藏LSTM神经单元的向量，这些向量经过mean pooling层之后...batch_size*hidden_neural_size的零向量元组，其实就是LSTM初始化的c0、h0向量，当然这里指的是对于单层的LSTM，对于多层的，返回的是多个元组。...tensor flow直接集成了学术界的很多方法，比如像RNN、LSTM等都已经被tensorflow集成了，还有比如参数更新方法如梯度下降、Adadelta等也已经被tensorflow写好了，但是对于...不行，tensorflow也能写，但是使用tensorflow久了之后，写一些自定义的结构能力就会生疏许多，比如修改LSTM内的一些结构。...容错性 我个人觉得theano的容错性是比tensor flow要高的，theano定义变量，只需要制定类型，比如imatrix、ivertor之类的而不用制定任何的维度，只要你输入的数据和你的网络结构图能够对的上的话

    1.5K70

    教程 | 如何快速训练免费的文本生成神经网络

    许多文本生成神经网络的网上教程只是简单复制了一个现有的 char-rnn 实现同时对输入数据集进行了更改。这确实是一种方法，但是研究者仍然有机会通过现代深度学习工具去改进它。...运行下一个单元，它会提示你上传一个文件。任何文本文件都应该能工作，甚至是很大的文本文件！在这个例子中，本文将使用一个在 char-rnn demo 中也使用过的 1.1MB 莎士比亚戏剧的文本文件。...下一个单元将初始化一个 textgenrnn 实例，并开始训练一个新的自定义文本生成神经网络！ ? textgenrnn 自动地将输入文本处理成用于训练神经网络的字符序列。...例如：在你自己的个人电脑上。只用在终端输入 pip3 install textgenrnn tensorflow，即可安装 textgenrnn 和 Tensorflow。...通常来说，你在教程中看到的网络是由 128 个神经元或 256 个神经元组成的网络。然而，textgenrnn 的架构略有不同，因为它有一个包含了前面所有模型层的注意力层。

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    （数据科学学习手札40）tensorflow实现LSTM时间序列预测

    一、简介 　　上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务...tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator...'''将已经堆叠起的LSTM单元转化成动态的可在训练过程中更新的LSTM单元''' output, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32...，以上这个过程的完整代码如下： import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn import...'''将已经堆叠起的LSTM单元转化成动态的可在训练过程中更新的LSTM单元''' output, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32

    1.8K40

    『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合

    最后，对于concat层，将contact层的输入直接送入下面的操作中，不用单独进行concat后在输入计算，相当于减少了一次传输吞吐，然后就获得了如Figure4所示的最终计算图。 ?...TensorFlow 算子（本身由复合算子组成，如 LSTM）融合并优化单个可执行的 TensorFlow Lite 单元中，从而在效率和性能上达到理想效果。...如前文所述，TensorFlow 算子通常由多个更加细化的原始算子组成，例如 tf.add。这样的设计对于实现一定程度的复用性非常重要，并且可让用户根据现有单元自由组穿件算子。...如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子，这是最简单的方式。...扩展至其他复合算子 我们扩展了 TensorFlow Lite 转换器，以便将其他复合 TensorFlow 算子转换为现有或自定义的 TensorFlow Lite 算子。

    3.7K40

    RNN 在阿里DIEN中的应用

    1.2 DIEN项目代码 在DIEN项目中，把TensorFlow的rnn代码拿到自己项目中，做了一些修改，具体是： 使用了 GRUCell； 自定义了 VecAttGRUCell； 因为修改了VecAttGRUCell...在RNN中，M个神经元组成的隐含层，实际的功能应该是 f(wx + b), 这里实现了两步： 首先M个隐含层神经元与输入向量X之间全连接，通过w参数矩阵对x向量进行加权求和； 其次就是对x向量各个维度上进行筛选...从图中可以看出，cell单元里有四个门，每个门都对应128个隐含层神经元，相当于四个隐含层，每个隐含层各自与输入x 全连接，而输入x向量是由两部分组成，一部分是上一时刻cell 输出，大小为128， 还有部分就是当前样本向量的输入...2.1 RNNCell（抽象父类） 2.1.1 基础 “RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state...我们知道一个最基本的RNN单元中有三个可训练的参数W, U, B，以及两个输入变量。所以我们在构造RNN的时候就需要指定各个参数的维度了。 ?

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    TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

    tf.nn.relu：修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。主要缺陷是：输出不以0为中心，输入小于0时存在梯度消失问题(死亡relu)。 ?...RNN：RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。...可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。 SimpleRNNCell：SimpleRNN单元。...AbstractRNNCell：抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。

    2.1K21

    基于LSTM的股票预测模型_python实现_超详细

    二、主要技术介绍 1、RNN模型 在传统的RNN（循环神经网络）中，所有的w都是同一个w，经过同一个cell的时候，都会保留输入的记忆，再加上另外一个要预测的输入，所以预测包含了之前所有的记忆加上此次的输入...rnn_unit = 10 # LSTM单元(一层神经网络)中的中神经元的个数 lstm_layers = 7 # LSTM单元个数 output_size = 1 # 输出神经元个数（预测值...# （LSTM会保留两个state，也就是主线的state(c_state),和分线的state(m_state)，会包含在元组（tuple）里边 # state_is_tuple=True就是判定生成的是否为一个元组...=init_state, dtype=tf.float32) output = tf.reshape(output_rnn, [-1, rnn_unit]) # 输出值，同时作为下一层输入门的输入 pred...(Y, [-1]))) # 误差loss反向传播——均方误差损失 # 本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。

    4.1K22

    CCKS 2018 | 最佳论文：南京大学提出DSKG，将多层RNN用于知识图谱补全

    c 表示一个 RNN 单元，其以之前的隐藏状态和当前元素为输入，预测下一个隐藏状态。实体层中的单元处理像是 s 的实体，而关系层中的单元处理像是 r 的关系。...在这个模型中，仅有一个单元按顺序处理所有输入元素，所以 s 和 r 是被输入同一个单元 c 来获得它们各自的输出。然后我们使用 h_s 来预测 s 和 h_r 的关系，进而预测 s→r 的客体。...由于这个基本 RNN 模型仅使用了一个 RNN 单元来处理所有输入序列，所以可能无法很好地建模复杂结构。在 NLP 领域，研究者通常会堆叠多个 RNN 单元来改善结果。...3.1 RNN 及多层 RNN 我们先来看仅有一个 RNN 单元的基本 RNN 模型。给定一个序列 (x_1,...,x_T) 作为输入，基本 RNN 模型的处理方式如下： ?...是第 i 个 RNN 单元在时间步骤 t 的隐藏状态。因此，每个输入元素都会被每个单元按顺序处理，这可以看作是将深度神经网络（DNN）和 RNN 的概念结合到一起。

    1.1K30

    教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

    这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...两个注意事项 为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释 在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化 在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell...这篇博客旨在让读者熟悉 TensorFlow 中 RNN 的实现细节。我们将会在 TensorFlow 中建立更加复杂的模型以更有效的利用 RNN。敬请期待！ ?

    1.5K100

    TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

    在左边部分中，x是神经网络的输入，U是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，W是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，V是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，s是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的x一起作为输入...上式中，函数f(·)是隐藏层的激活函数，在TensorFlow中默认是tanh函数。参数U和W在前面介绍过，分别是输入层到隐藏层之间的权重矩阵和记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，参数b1是偏置项。...我们先看看TensorFlow源码中关于RNN隐藏层部分的计算。...从上面的TensorFlow源码里可以看到，TensorFlow隐藏层的计算结果即是该层的输出，同时也作为当前时刻的状态，作为下一时刻的输入。第2、3行的注释说明了“call”方法的功能： ?...图5 代码中使用的RNN网络结构 在上面的示例代码中，我们用了一个如图5所示的简单循环神经网络。该网络结构输入层有两个单元，隐藏层有两个神经元，输出层一个神经元，所有的激活函数均为tanh函数。

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    深度学习|理解LSTM网络（前篇）

    RNN解决了这个问题，它们是带有环的网络，使得信息可持续传播成为可能，如下图所示（未展开的图形）：一连串的节点A，会接受输入 xt，输出 ht 。正是这个环使得信息从网络的一个时步传递到下一个时步。...从上图可以看出，RNN是一系列时序图，它们是天生的适合分析带有时序相关的神经网络，每个单元不仅输出 ht，还会输出当前单元的状态Ct到下一个单元中（正是借助这个链，实现了对之前信息的记忆）。...在理解LSTM网络的工作原理前，我们先看下标准的RNN是如何工作的，如下图所示，它首先是结构重复的单元组成，每个单元仅有一层 tanh层组成，将xt和ht-1联合加权并经过tanh激活函数输出到下一个时序...它的取值范围为-1~1: ? LSTMs也有相似的结构，但是单元与RNN的不同，结构相对复杂，它有4个层组成，如下所示， ? ?...sigmoid函数的取值范围为0~1，当为0时，也就是不让当前单元的输入xt 的任何信息进入到这个单元的Ct中，如果等于1，意思是全部进入到 Ct 中。

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    专栏 | 云脑科技-实习僧文本匹配模型及基于百度PaddlePaddle的应用

    因此对于较长的语句，RNN 并不能很好的整合上文信息。GRU 和 LSTM 这两种特殊的 RNN，在每一个循环单元内引入了「门」的结构，如输入门，输出门，遗忘门，等等。...普通 RNN 的语言模型在训练时速度较慢，GRU/LSTM 在普通 RNN 的基础上，由于其复杂的循环单元结构，更加降低了执行速度。...在编码器中，输入为词向量或独热向量，隐藏层为正向传播的循环神经网络 (F-RNN)，以及反向传播的 B-RNN，循环单元可以是 GRU 或者 LSTM。...对每一个输入词向量，对应位置上正向反向两个循环单元的输出结合起来，得到对应词向量的隐含状态 ? 。在解码器中，隐藏层由一个正向传播的 F-RNN 构成，其每一个循环单元 ? 的输入取决于 ?...在 TensorFlow 中，这些新的构架可以直接在 Python 里通过 TensorFlow 的基础单元进行实现。

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    RNN与LTSM学习

    再详细展开： image.png 展开后的形状类似链状的图形，这种链的性质表明，RNN与序列和列表密切相关，从上图可以看出，RNN是一系列时序图，它们是天生的适合分析带有时序相关的神经网络，每个单元不仅输出...RNN是如何工作的？，如下图所示：它首先由结构重复的单元组成，每个单元仅有一个tanh层，将xt和ht-1联合加权并经过tanh函数激活输出到下一个时序中，并且每个单元的隐藏状态Ct与ht相同。...image.png 总结 相比于RNN，LTSM中从上一个单元输入个下一个单元的东西有两个，第一个：Ct,本单元的状态，ht本单元的输出，而每个单元需要处理的数据也有两个，上一个单元的状态和上一单元的输出...，还有本单元的输入xt。...第一步的作用就是：按照权重选择ht-1和xt需要输入到本单元你的大小 第二步的作用就是：计算第一步输入的数据中那些需要保留，那些需要丢弃 第三步的作用就是：根据第一步和第二部的结果整和输入更新本单元的状态

    1.7K20

    精通 TensorFlow 1.x：6~10

    RNN 添加存储器单元以存储可在当前计算中使用的先前输入和输出。...TensorFlow RNN 单元类 tf.nn.rnn_cell模块包含以下用于在 TensorFlow 中创建不同类型单元的类： 类 描述 BasicRNNCell 提供 RNN 单元的实现 BasicLSTMCell...提供由连续连接的多个简单单元组成的 RNN 单元 tf.contrib.rnn模块提供以下额外的类用于在 TensorFlow 中创建不同类型的单元： 类 描述 LSTMBlockCell 提供块...tf.nn.raw_rnn tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_dynamic_rnn TensorFlow RNN 单元包装器类 TensorFlow 还提供包装其他单元类的类...去噪自编码器（DAE）：在 DAE 架构中，输入带有随机噪声。 DAE 重新创建输入并尝试消除噪音。 DAE 中的损失函数将去噪重建输出与原始未损坏输入进行比较。

    1.3K10
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