下面解释一下图中的计算公式： · Xt是在时刻t时的输入。例如，X2对应于一个句子的第二个词的实数向量。 · St是在时刻t时的隐藏状态，类似于网络的“大脑”，也就是“记忆模块”的值。...将新的信息选择性的记录到细胞状态中。 实现方式：包含两部分，1. sigmoid层（输入门层）决定我们要更新什么值；2. tanh层创建一个候选值向量Ct~，将会被增加到细胞状态中。...更新细胞状态（细胞状态） 更新旧的细胞状态 实现方式：Ct=ft∗Ct−1+it∗Ct~，ft表示保留上一次的多少信息，it表示更新哪些值，Ct~表示新的候选值。候选值被要更新多少（即it）放缩。...直观来讲，重置门决定了新的输入与前一时刻记忆的组合方式，更新门则决定了先前记忆信息的保留程度。如果将所有重置门设为1，所有更新门设为0，即可再次得到传统的RNN模型。...· GRU中不存在区别于内部记忆单元(c_t)，也没有LSTM中的输出门。 · LSTM的输入门和遗忘门，在GRU中被整合成一个更新门z；而重置门r被直接用到前一个隐藏状态上面了。
LSTM的外部状态类似于一般结构的循环神经网络中的状态，即该状态既是当前时刻隐藏层的输出，也是下一时刻隐藏层的输入。这里的内部状态则是LSTM特有的。...图2 LSTM的输入门结构示意图 LSTM中也有类似于RNN（这里特指前面介绍过的简单结构的循环神经网络）的前向计算过程，如图2，如果去掉输入门部分，剩下的部分其实就是RNN中输入层到隐藏层的结构，“tanh...如果的值趋向于0的话，那么候选状态 ? 就只有极少量的信息会保存到内部状态中，相反的，如果的值 ? 趋近于1，那么候选状态 ? 就会有更多的信息被保存。...输入门就是通过这种方法来决定保存多少中的信息， ? 值的大小就代表了新信息的重要性，不重要的信息就不会被保存到内部状态中. 再来看遗忘门，如图3所示： ?...GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合并成了一个门，称为更新门（update gate）。在GRU网络中，没有LSTM网络中的内部状态和外部状态的划分，而是通过直接在当前网络的状态 ?
如果 RNNs 真的可以做到这个，那么它肯定是对我们的任务有帮助的。但是它真的可以 做到吗，恐怕还得看实际情况呀！ 有时候，我们在处理当前任务的时候，只需要看一下比较近的一些信息。...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。...（作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门）当 rtrt 趋于 0 的时候，前一个时刻的状态信息 ht−1ht−1 会被忘掉，隐藏状态 ht~ht~ 会被重置为当前输入的信息。...更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态ht~ht~（作用相当于 LSTM 中的输出门） 。 和 LSTM 比较一下： (1) GRU 少一个门，同时少了细胞状态 CtCt。...(2) 在 LSTM 中，通过遗忘门和传入门控制信息的保留和传入；GRU 则通过重置门来控制是否要保留原来隐藏状态的信息，但是不再限制当前信息的传入。
它类似于tanh激活，但不是在-1和1之间压缩值，而是在0和1之间取值。这有助于更新或忘记数据，因为任何数字乘以0都是0，使值消失或者说被“遗忘”。任何数字乘以1都是相同的值，因此值保持相同”。...输入门操作 单元状态 现在我们有足够的信息来计算单元状态。首先，单元状态逐点乘以遗忘向量。如果它乘以接近0的值，则有可能在单元状态中丢弃值。...将tanh输出与sigmoid输出相乘，以决定隐藏状态应携带的信息。它的输出是隐藏状态。然后将新的单元状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步。 ?...它保存要添加到单元状态的可能值。 4. 组合也传入输入层。该层决定应将候选者中的哪些数据添加到新的单元状态。 5.在计算遗忘层，候选层和输入层之后，使用那些向量和先前的单元状态来计算单元状态。...GRU单元和它的门 更新门 更新门的作用类似于LSTM的遗忘和输入门。它决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。 重置门 重置门是另一个用来决定要忘记多少过去的信息的门。 这就是GRU。
**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...LSTM与GRU的区别 LSTM与GRU二者结构十分相似，不同在于： 新的记忆都是根据之前状态及输入进行计算，但是GRU中有一个重置门控制之前状态的进入量，而在LSTM里没有类似门； 产生新的状态方式不同...GRU的优点是这是个更加简单的模型，所以更容易创建一个更大的网络，而且它只有两个门，在计算性上也运行得更快，然后它可以扩大模型的规模。 LSTM更加强大和灵活，因为它有三个门而不是两个。 7....LSTM可以使用别的激活函数吗？ 关于激活函数的选取，在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。
可以将文本中的字母转换为数字，并将其输入RNN模型中，以产生下一个可能的结果（诸如预测之类的声音，对吗？） RNN的变化 ?...该图表示不同RNN的内部机制 RNN具有循环机制，该循环机制用作允许信息从一个步骤流到下一步骤的路径。此信息是隐藏状态，它表示以前的输入。 RNN有许多不同的变体，最常见的是LSTM（长期记忆）。...在本文中，将使用一种鲜为人知的变体，称为门控循环单位（GRU）。简单RNN和GRU之间的主要区别在于，后者支持隐藏状态的门控。如前所述，隐藏状态使能够输入先前时间步长中的信息。...因此，RNN和GRU的区别在于传递信息的方式。区别在于专用机制，用于何时应该更新隐藏状态以及何时应该重置隐藏状态。 首先，很难掌握LSTM和GRU。总而言之，GRU与LSTM非常相似。...唯一的区别是GRU没有单元状态，而是使用隐藏状态传递信息。实际上，GRU有两个门：更新门和重置门。所述更新门作用类似于一个LSTM的忘记和输入门。它决定丢弃哪些信息以及添加哪些新信息。
遗忘门：决定丢弃的信息 遗忘门决定了哪些信息从单元状态中丢弃。它考虑了当前输入和前一隐藏状态，并通过sigmoid函数输出0到1之间的值。...输入门：选择性更新记忆单元 输入门决定了哪些新信息将存储在单元状态中。它由两部分组成： 选择性更新：使用sigmoid函数确定要更新的部分。...候选层：使用tanh函数产生新的候选值，可能添加到状态中。 更新单元状态 通过结合遗忘门的输出和输入门的输出，可以计算新的单元状态。旧状态的某些部分会被遗忘，新的候选值会被添加。...输入门: 确定哪些新信息被存储。 输出门: 控制从单元状态到隐藏状态的哪些信息流动。 这些门的交互允许LSTM以选择性的方式在不同时间步长的间隔中保持或丢弃信息。...结构 LSTM LSTM包括三个门：输入门、遗忘门和输出门，以及一个记忆单元。这些组件共同控制信息在时间序列中的流动。 GRU GRU有两个门：更新门和重置门。
主要问题是RNN很难学习在多个时间步长的情况下保存信息 在普通的RNN中，隐藏状态不断被重写 有没有更好结构的RNN 3.长短时记忆网络(LSTM) 3.1 长短时记忆(LSTM) “Long...在第 t 步，有一个隐藏状态 h^{(t)} 和一个单元状态 c^{(t)} 都是长度为 n 的向量 单元存储长期信息 LSTM可以从单元中擦除、写入和读取信息 信息被 擦除 / 写入 / 读取 的选择由三个对应的门控制...在时间步 t 时 遗忘门：控制上一个单元状态的保存与遗忘 输入门：控制写入单元格的新单元内容的哪些部分 输出门：控制单元的哪些内容输出到隐藏状态 新单元内容：这是要写入单元的新内容 单元状态：删除(“忘记...的一个更简单的替代方案 在每个时间步 t 上，我们都有输入 x^{(t)} 和隐藏状态 h^{(t)} (没有单元状态) 更新门：控制隐藏状态的哪些部分被更新，或者被保留 重置门：控制之前隐藏状态的哪些部分被用于计算新内容...新的隐藏状态内容：重置门选择之前隐藏状态的有用部分。
注意在时间 t 计算得到的隐藏状态 ht（ht 就是我们这里的内部知识）会被反馈到下一个时间。（另外，我会使用例如隐藏状态、知识、记忆以及信念这样的词语来变换地描述 ht） ?...下面是我们如何做这件事的 4 种方式： 添加一个遗忘机制（forgetting mechanism）：如果一个场景结束了，模型应该忘记当前场景中的位置，一天的时间并且重置任何与场景相关的信息；然而，如果场景中的一个人死掉了...所以当新的输入来临时，模型首先要忘掉任何它认为不再需要的长期记忆信息。然后学习新输入的哪些部分是值得利用的，并将它们保存在自己的长期记忆中。...如果我们观察它的输入门，会看到它确实是将 X 的数量忽略了： ? 然而，有趣的是，候选的记忆会在有关联的 X 上被完全激活--这证明了为什么需要哪些输入门。...请注意在整个初始序列中它的隐藏状态是关闭的（也许这是期望之中的，因为它的记忆仅仅需要在某一点被动保持）。 ? 然而，如果我们看得更加仔细一些，就会发现，只要下一个字符是「b」, 它就是正的。
所以当有一个新的输入时，模型首先忘掉哪些用不上的长期记忆信息，然后学习新输入有什么值得使用的信息，然后存入长期记忆中。 把长期记忆聚焦到工作记忆中。最后，模型需要学会长期记忆的哪些部分立即能派上用场。...可以跟踪子程序和嵌套级别：如果语句循环总是被关闭的话，缩进处理是一个不错的选择。 它甚至知道如何创建测试。 此模型到底是怎样做到上面这些功能的呢？我们可以看几个隐藏状态。...这是一个神经元，看起来它似乎在追踪代码的缩进级别。在神经元以字符为输入进行读取，例如试图生成下一个字符的时候，每个字符都根据神经元的状态被标记了颜色，红色表示负值，蓝色表示正值。 ?...再举一个例子，下图是20号神经元在读取X时的隐藏状态，它好像是把从b开始的序列都挑了出来。 ? 如果观察20号神经元的cell状态，你会发现它几乎可以自己捕捉全部3个字符的子序列。...在只有一个维度的情况下能做到这样，非常了不起。 ? 这是20号神经元的cell在整个序列中的隐藏状态。注意它的隐藏状态已经在全部初始子序列中被切断。 ?
同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门 用于控制上一时间步的隐藏状态是否对当前时间步的输入进行更新。...更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门的组合，它决定了新信息进入当前隐藏状态的比例，以及保留多少旧信息。 重置门 用于控制如何使用历史信息。...当重置门接近0时，它几乎会忽略掉所有的历史信息，而只关注当前输入。这有助于模型在处理新的输入时能够“忘记”不相关的信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。...重置门决定了当前输入与前一时刻状态如何混合，而更新门则决定了多少旧状态信息被保留到下一个状态。...基于重置门和当前输入，GRU计算出一个候选隐藏状态，这个状态既包含了当前输入的信息，也包含了经过选择性保留的历史信息。
前馈网络中的样例，输入网络后被转换成输出；在监督学习中，输出将是一个标签，一个应用于输入的名称。 也就是说，前馈网络将原始数据映射到类别，识别出信号的模式。...这些连续的信息被保存在循环网络的隐藏状态中，这种隐藏状态管理跨越多个时间步，并一层一层地向前传递，影响网络对每一个新样例的处理。...U是隐藏状态矩阵，也被称为转移矩阵，类似于马尔可夫链。ht-1代表t的上一个时间步t-1的隐藏状态。 权重矩阵，是决定当前输入和过去隐藏状态的重要程度的过滤器。...当前输入和过去单元状态的组合不仅反馈到单元本身，而且反馈到它的三个门中的每一个，这将决定它们如何处理输入。...不同的权重集对输入信息进行过滤，决定是否输出或遗忘。遗忘门被表示为一个线性恒等式函数，因为如果门是打开的，那么记忆单元的当前状态就会被简单地乘以1，从而向前传播一个时间步。 此外，有一个简单的窍门。
如果一个序列足够长，那它们很难把信息从较早的时间步传输到后面的时间步。因此，如果你尝试处理一段文本来进行预测，RNN可能在开始时就会遗漏重要信息。 在反向传播过程中，RNN中存在梯度消失问题。...△ 把隐藏状态传递给下个时间步 下面来介绍RNN中每个cell单元是如何计算隐藏状态的。 首先，将输入和先前隐藏状态组合成一个向量，向量中含有当前输入和先前输入的信息。...首先把先前的单元状态和遗忘向量逐点相乘，如果它乘以接近0的值，则意味在新的单元状态中可能要丢弃这些值；然后把它和输入门的输出值逐点相加，把神经网络发现的新信息更新到单元状态中，这样就得到了新的单元状态。...； 变量combine也要传递给输出层，来决定应把候选层中的哪些数据添加到新的单元状态中； 新的单元状态可根据遗忘层、候选层和输入层和先前的单元状态来计算得到； 再计算当前单元输出； 最后把输出和新的单元状态逐点相乘可得到新的隐藏状态...它只有两个门结构，分别是更新门和重置门。 ? △ GRU单元结构 更新门 更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门，它能决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。
每个神经元都有一个被激活的阈值，随温度发生变化，一旦超过输入的总合，就会导致神经元变成两个状态中的一个（通常是 -1 或 1，有时候是 0 或 1）。...因此，网络不是在中间收敛，而是在中间膨胀。这种类型的网络可以被用来从一个数据集中提取很多小的特征。如果你使用训练 AE 的方法训练 SAE，最终你将会无一例外得到一个没有用的、跟输入一模一样的网络。...一旦通过无监督学习训练或收敛成了一个（更）稳定的状态，该模型就可被用于生成新数据。如果采用对比发散进行训练，它甚至可以对已有的数据进行分类，因为其神经元已经学会了寻找不同的特征。 12....该更新关口既决定来自上个状态的信息保留多少，也决定允许进入多少来自上个层的信息。重置的关口函数很像 LSTM 中遗忘关口函数，但位置稍有不同。GRU 的关口函数总是发出全部状态，它们没有一个输出关口。...ESN 的输入和输出层有一些轻微的卷积，因为输入层被用于准备网络，输出层作为随时间展开的激活模式的观测器。在训练过程中，只有观测器和隐藏单元之间连接会被改变。 23. 液态机（LSM） ?
LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...如何判断在解决您的时间序列预测问题时，于预测前为LSTM状态种子初始化是否适当。 让我们开始吧。 ?...在本教程中，我们将考虑一下两种方法之间的差别： 使用无状态的合适 LSTM 预测测试数据集（例如在重置之后）。 在预测完训练数据集之后使用有状态的合适LSTM预测测试数据集。...这模拟了现实生活中的场景，新的洗发水销量观察值会在月底公布，然后被用于预测下月的销量。 训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。 评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。 评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。
LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...假定我们能够实现这种精确控制，还有这样一个问题：是否要以及如何在进行预测前预置LSTM的状态。 选择有： 在预测前重置状态。 在预测前使用训练数据集预置状态。...在本教程中，我们将考虑一下两种方法之间的差别： 使用无状态的合适 LSTM 预测测试数据集（例如在重置之后）。 在预测完训练数据集之后使用有状态的合适LSTM预测测试数据集。...这模拟了现实生活中的场景，新的洗发水销量观察值会在月底公布，然后被用于预测下月的销量。 训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。 评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。 评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。
如果我们看到一个沙滩的场景，我们应该在接下来的帧数中增强沙滩活动：如果图像中的人在海水中，那么这个图像可能会被标记为“游泳”；如果图像中的人闭着眼睛躺在沙滩上，那么这个图像可能会被标记为“日光浴”。...在向模型输入新的图像时，模型应该结合它收集到的信息，更加出色地完成任务。...例如，如果某个场景结束了，模型就应该忘记当前场景的位置和时间，并且重置任何与该场景有关的信息；但是，如果某个人物在该场景中死亡了，那么模型应该继续记住该人物死亡的事实。...探究LSTM内部结构 让我们研究得更深一些。我们在上一节中探讨了几个隐状态的实例，但是我还想使用LSTM的cell状态以及其他记忆机制。它们会如我们预期的那样被激活吗？...▌状态和门 为了真正深入探讨和理解LSTM中不同状态和门的用途，让我们重复之前 状态和隐藏状态（记忆）cell.
Tracker 在给定当前句子上下文状态、缓冲区中的顶部条目 b 和堆栈中前两个条目 s1\s2 时，在堆栈操作的每个步骤（即，读取每个单词或闭括号）后生成一个新状态： context[t+1] = Tracker...__init__ 被调用了一次；它分配和初始化参数，但不执行任何神经网络操作或构建任何类型的计算图。...在主函数的向前方法中，在不同的样本上进行独立的操作是有意义的，即为批处理中每个样本提供分离的缓冲区和堆栈，因为所有受益于批处理执行的重度使用数学和需要 GPU 加速的操作都在 Tracker 和 Reduce...在 SPINN 中，这种方式通过添加在 Tracker 的隐藏状态下运行的第 3 个线性层进行扩展。 ?...层和类似实现方法的 Tracker 都用 LSTM 进行工作，所以批处理和解批处理帮助函数在隐藏状态和存储状态对（h,c）上运行。
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