长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的一种改进结构，解决了传统RNN在处理长序列数据和长期依赖问题上的困难。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及在自然语言处理和时间序列预测等领域的重要应用。
门控循环单元（GRU）与 长短期记忆（LSTM）原理非常相似，同为使用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测。但比起 LSTM，GRU的门控逻辑有些许不同。
在循环神经网络RNN一文中提及到了循环神经网络RNN存在长距离依赖的问题，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络便是为了解决RNN中存在的梯度爆炸的问题而提出。在LSTM网络中，主要依靠引入“门”机制来控制信息的传播。
来源于李宏毅老师机器学习课程，笔记是其中meta learning部分，few-shot learning学习也可以观看此部分课程。
这篇论文介绍了一种名为xLSTM（Extended Long Short-Term Memory）的新型递归神经网络架构，旨在解决传统LSTM（Long Short-Term Memory）网络的一些局限性，并提高其在语言建模等任务中的性能。
时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。
前面两期，我们了解了前馈神经网络、循环神经网络。 《股票预测，自动翻译，你想要的它都能做——RNN算法探索之旅(1)》 《股票预测，自动翻译，你想要的它都能做——RNN算法探索之旅(2)》 这一期，我们来学习循环神经网络的一种变体：长短期记忆，简称LSTM。 在正式学习之前，我们先来回忆下“什么是循环神经网络”？ 所谓“循环”，是指数据本身带有时间先后顺序，即“每一条数据，都受到来自前面数据的影响”。 比如，股票价格： 聊天对话： 新闻内容： 故事发展情节： 这些数据，都带有时间先后顺序。 如果我们想处理这
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，中国网民规模达到9.89亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到9.27亿人，占网民整体的93.7%，短视频用户规模为8.73亿人，占网民整体的88.3%。
门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)是 LSTM 的一种变体，将 LSTM 中遗忘门与输入门合二为一为更新门，模型比 LSTM 模型更简单。
传统的文本分类方法，基本都是利用 TFIDF 提取词频以及词语间的 N-gram 信息作为特征，然后通过机器学习方法如逻辑回归、支持向量等作为分类器。
人工神经网络（ANN）的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型（Perceptron）被提出以来，人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
原文链接：https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/79390595
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为1500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍LSTM网络原理及其在流行音乐趋势预测赛题中的应用。 一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 LSTM网络具有“
LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种
为解决梯度消失的问题，大牛们针对RNN序列索引位置t的隐藏结构作出相应改进，进而提出LSTM模型。其中LSTM模型有多种形式，下面我们以最常见的LSTM模型为例进行讲解。
Chris Olah's LSTM post Edwin Chen's LSTM post Andrej Karpathy's lecture on RNNs and LSTMs from CS231n
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/construct_lstm_from_nothing/
卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
人工神经网络在近年来大放异彩，在图像识别、语音识别、自然语言处理与大数据分析领域取得了巨大的成功，而长短期记忆网络LSTM作为一种特殊的神经网络模型，它又有哪些特点呢？作为初学者，如何由浅入深地理解LSTM并将其应用到实际工作中呢？本文将由浅入深介绍循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的基本原理，并基于Pytorch实现一个简单应用例子，提供完整代码。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了GRU结构并在文末介绍其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的
上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理，同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。然而使用的效果并不理想，主要是因为simpleRNN无法应对过长单词串的输入，在理论上，当它接收第t个输入时，它应该能把前面好几个单词的处理信息记录下来，但实际上它无法把前面已经处理过的单词信息保留到第t个单词输入的时刻。
深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术，它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用，以及它在深度学习领域的重要性。
总说 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。 RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。从原理来看，它们都是源于认知语言学中的“顺序像似性”原理：文字符号与其上下文构成一个“像”，这个“像”可
引入自循环的巧妙思想，以产生梯度长时间持续流动的路径是初始长短期记忆（long short-term memory，LSTM）模型的核心贡献。其中一个关键扩展是自循环的权重视上下文而定，而不是固定的。门控此自循环（由另一个隐藏单元控制）的权重，累积的时间尺度可以动态地改变。在这种情况下，即使是具有固定参数的LSTM，累积的时间尺度也可以因输入序列而改变，因为时间常数是模型本身的输出。LSTM在无约束手写识别、语音识别、手写生成、机器翻译、为图像生成标题和解析中成功应用。
前面我们有实战过文本分类的一些模型算法，什么？太简单？！Ok，再开一个坑，接下去整一个稍微复杂点的，情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务，就可以参考之前文本分类的思路，我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」，关于这一任务的比赛也非常多，可见十分实用呀。enjoy
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解，竹间智能已经做了许多有益的探索，特别是如何利用情感、情绪分析，来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前，先
长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。本文将详细讲解循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。
在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。 章节目录
好了，回到正题！我们都知道，深度Q网络(Deep-Q-Network)最初是应用在让机器人打游戏，状态的输入常常是前几个画面的截图，但是有时候仅仅靠前面画面的图片是无法描述整个状态的，这就导致饿了部分观测的马尔可夫决策过程(Partially-Observable Markov Decision Process,POMDP)的情况出现。不过我们不慌，学者们将循环神经网络和DQN融合，提出了Deep Recurrent Q Network(DRQN)，来解决部分可观测的问题。本文，我们来一探DRQN的究竟。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类具有内部环状连接的人工神经网络，用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环，使得信息能在网络中进行循环，实现对序列信息的存储和处理。
生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子：
机器之心报道 机器之心编辑部 在机器之心周二发布的文章《吴恩达宣布启动 AI Fund：1.75 亿美金进军 AI 创投》中，读者纷纷留言 deeplearning.ai 的第五课什么时候开始。终于，大家翘首期盼的课程今天开课了，同时也意味着该系列课程要结课了。自去年 8 月发布以来，吴恩达创业的第一个项目「深度学习教育课程」终于完整地呈现在人们的眼前。 课程链接：https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models 和此前四门课程一样，新的课程仍将由吴恩达本
RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。
门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态
1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一个存储单元来存储记忆，因此LSTM模型被提出；
RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。RNN 现在变种很多，常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM，还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等等。这些变种原理结构看似很复杂，但其实只要有一定的数学和计算机功底，在学习的时候认认真真搞懂一个，后面的都迎刃而解。
今天介绍一种很有名的网络结构——ConvLSTM，其不仅具有LSTM的时序建模能力，而且还能像CNN一样刻画局部特征，可以说是时空特性具备。
本篇不涉及模型原理，只是分享下代码。想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。
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RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。
RNN在构建实际应用程序如语言翻译、文本分类和更多的序列化问题方面常见，but在处理大型序列时存在梯度消失和梯度爆炸等问题。
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