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。...读取 和 ，通过sigmoid函数输出一个0-1之间的数值给每个在细胞状态 中的数字，1表示”完全保留“，0表示”完全舍弃“。...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。
输入与输出多对多 典型应用：大词汇连续语音识别、机器翻译 RNN做语音识别: 输入特征向量，输出对应的文字。...输入与输出多对一 典型应用：动作识别、行为识别、单词量有限的语音识别 3....输入与输出一对多 典型应用：文本生成、图像文字标注 RNN做文本生成： 输入h、e、l、o，四个字母，期待输出hello。 训练样本为莎士比亚文本。...细胞状态如下图所示： LSTM网络能通过一种被称为门的结构对细胞状态进行删除或者添加信息。门能够有选择性的决定让哪些信息通过。 其实门的结构很简单，就是一个sigmoid层和一个点乘操作的组合。...各种差异对LSTM的影响有多少？ 这些问题 Greff, et al. (2015)做了一些对比，结论是他们基本是一样的。
（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...损失函数公式如下所示，一般可使用交叉熵来计算某个时刻 tt 在所有 mm 个样本上的损失，整体的损失值则为所有时刻损失之和。 ? LSTM ?...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。
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？...可以这样理解隐藏状态： h=f(现有的输入+过去记忆总结) 反向传播 bp神经网络用到的误差反向传播方法将输出层的误差总和，对各个权重的梯度 ∇U,∇V,∇W，求偏导数，然后利用梯度下降法更新各个权重...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。
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。...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。...#对输出的数据，做一个fully_connected fully_connected=nn.Linear(10,2) output=fully_connected(h)#[batch_size,class
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。
大多数开发者对底层运行机制，尤其是如何使用纯 NumPy 实现神经网络变得比较陌生。...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。
-- 一对多的关系 --> 多对一关系 到这里应该也很清楚了，教室对学生是一对多，那反过来，学生对教室就是多对一关系。...-- 多对一的关系 --> 一个教师可以教很多班级，一个班级可以有很多老师，也就形成了多对多的关系 新建教师表： create table teacher ( tid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT...localhost:8080/teacherManage/listTeacher 控制台数据： 解析： 查询出所有的老师，再遍历查询该老师所教的班级；查询结果把tid、tname放在Teacher对象里 然后通过一对多的
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...应用 多对多：词性标注pos tagging、语音识别、name entity recognition（区分poeple、organizations、places、information extration...（区分place of departure、destination、time of departure、time of arrival， other）、机器翻译 多对一：情感分析 一对多：caption...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。
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 ?...因为神经网络的训练中用到反向传播算法，而这个算法是基于梯度下降的——在目标的负梯度方向上对参数进行调整。如此一来就要对激活函数求梯度。
循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。...传统的神经网络并不能如此，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设你在看一场电影，你想对电影里的每一个场景进行分类。传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类。...一个RNN可以看作是同一个网络的多份副本，每一份都将信息传递到下一个副本。如果我们将环展开的话： 这种链式结构展示了RNN与序列和列表的密切关系。RNN的这种结构能够非常自然地使用这类数据。...LSTM也有这种链状结构，不过其重复模块的结构不同。LSTM的重复模块中有4个神经网络层，并且他们之间的交互非常特别。 现在暂且不必关心细节，稍候我们会一步一步地对LSTM的各个部分进行介绍。...LSTM有能力对元胞状态添加或者删除信息，这种能力通过一种叫门的结构来控制。 门是一种选择性让信息通过的方法。它们由一个Sigmoid神经网络层和一个元素级相乘操作组成。
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...这里我不知道是博士当时就是这么实现的并且效果很好，还是说有无C对三个门的影响对最终的实验结果没有太大的影响，还是说确实是写作失误，这里我不太好给出结论。...这里我做了另外一个调查，github上的实现，大多数都是从LSTM直接转变为的Convlstm的写法也就是不存在C影响三个门，因为我当时复现的时候也是先实现了LSTM，之后加以改为ConvLSTM所以说没太注意
连乘一直带来了两个问题：梯度爆炸和消失。而且，在前向过程中，开始时刻的输入对后面时刻的影响越来越小，这就是长距离依赖问题。...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。...2.2 输入门与选择记忆阶段 选择记忆阶段，也就是对输入有选择性地进行“记忆”，重要的记录下来，不重要的少记一些，它决定了要往当前状态中保存什么新的信息。...以上就是LSTM的基本原理，它通过门控状态来对信息进行选择性的记忆，满足了需要长时间记忆信息和遗忘信息的需求。 当然，随之而来的就是大量的参数，因此后续就有了GRU。...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。
; Classes c = session.selectOne(statement, 1); System.out.println(c); } } 4、MyBatis 入门实例 一对多...，多对一 基于xml配置 这里我们以班级和学生为例，一个班级里面对应多个学生，这是一对多；反过来，多个学生对应一个班级，这是多对一 ①、建立学生和班级的实体类 Student.java package...[cid=" + cid + ", cname=" + cname + ", students=" + students + "]"; } } ②、在数据库中根据实体类创建相应的数据表 ③、多对一... ④、一对多... 基于xml配置 这里我们以 users 表和 groups 表为例，一个 users 可能加入多个 groups，而一个 groups 可能包含多个 users，故构成 多对多 的关联 ①、在数据库中建立相应的表
3 传统RNN的瓶颈 如果我们尝试预测这句话 “云飘在天空”里的最后一个词，我们只需要参考之前的几个词，就可以很容易的得出结果是“天空“， 但是有些时候，我们需要之前的更多内容才可以得出结果。...当需要的之前内容越来越多时， RNN恐怕很难处理了。 4 LSTM网络 LSTM是一种特殊的RNN, 用来解决长期依赖问题。...和传统的RNN一样，网络结构是重复的，每次的训练，神经元和神经元之间需要传递一些信息。传统的RNN，每个重复的模块里都有一个简单tanh层。...LSTM拥有同样的结构，唯一不同的地方在于每个模块里面的结构不同，它里面有4个网络层，以一种特殊方式的相互作用。...http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
orderMapper.selectOrderAndUserByOrderID(1); System.out.println(order); session.close(); } } 2、一对多...故用户和订单构成一对多的关联。 ...，用户和订单构成一对多的关系 public List orders; public List getOrders() { return orders; }...userMapper.selectUserAndOrdersByUserId(1); System.out.println(user.getOrders().size()); session.close(); } 3、多对多... 这里我们以用户 user 表和 角色role 表为例，假定一个用户能被分配成多重角色，而一种角色也能分给多个用户，故用户和角色构成多对多的关系。
-- collection 一对多：1.property：里面的多的那方的集合orders private List orders;...-- association 一对多：1. property：里面一的那个的对象user private User user;
一、选取素材 本文选取的小说素材来自17k小说网的一篇小说《两只橙与遠太郎》，手工复制小说中的题记。...sys import os import numpy as np import collections import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.rnn...(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
1.一对一 正向查询：查询book中id=2（python）对应的出版社 book_obj=models.Book.objects.get(id=2) print(book_obj)...2.一对多 正向查询：查询book中id=3（java）对应的出版社 book_obj=models.Book.objects.get(id=3) print(book_obj)...其实，我们发现一对一和一对多查询基本上是差不多的。...3.多对多 正向查询：查询作者名为gong的所有book author_obj=models.Author.objects.get(name='gong') print(author_obj.book.all...弄了一天，总算初步理解了咋弄的。！！
循环神经网络（RNN）与LSTM：时间序列与文本分析1. 什么是循环神经网络（RNN）？...循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络。...RNN通过将前一个时间步的输出反馈到当前时间步，使得模型能够“记住”之前的输入信息，从而适合处理时间序列或文本等有序数据。1.1 RNN 的基本结构RNN 的核心特点是其循环结构。...长短期记忆网络（LSTM）为了克服 RNN 的局限性，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）引入了一种特殊的结构，能够更好地捕捉长期依赖信息。...案例分析案例 1：文本分类使用 RNN 或 LSTM 构建一个简单的情感分析模型：from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom
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