lstm(256) + lstm(256)与lstm(512)的区别是什么？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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《深度LSTM vs 普通LSTM：训练与效果的深度剖析》

在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）以其出色的处理序列数据能力而备受瞩目。而深度LSTM作为LSTM的扩展形式，与普通LSTM在训练和效果上存在着一些显著的不同。...训练方面参数数量与计算量：普通LSTM通常只有一层或较少的层数，参数数量相对较少，计算量也相对较低。...梯度传播与优化难度：普通LSTM通过门控机制一定程度上缓解了梯度消失和爆炸问题，但在处理极长序列时仍可能存在困难。...训练技巧与超参数调整：普通LSTM的训练相对简单，超参数调整的复杂度较低。而深度LSTM由于其复杂的结构和大量的参数，需要更精细的超参数调整，如学习率、层数、隐藏单元数量等。...但这并不意味着深度LSTM在所有情况下都优于普通LSTM，在一些简单的任务或数据量较少的情况下，普通LSTM可能已经能够达到足够的精度，并且具有更快的训练速度和更低的计算成本。

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LSTM & GRU的基本原理与区别

梯度下降与梯度爆炸：梯度的表达式为：可以看到，当r>1，t-k→∞时，图片，造成梯度爆炸问题；相反，γ<1，t-k→∞时，图片，会出现梯度消失问题。...在这种情况下，当目前的预测又需要用到比较久远的信息时，就会出现长期依赖问题。 2.LSTM 2.1 LSTM的结构既然是RNN的变种，那么二者之间肯定还是有很大关联的。...实际上，LSTM的神经元还是基于输入x和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过相比RNN，LSTM的内部结构更为复杂，RNN的计算表达式为： LSTM相比于RNN，引入了输入门i、遗忘门f、输出门o以及内部记忆单元...3.2 工作原理重置门图片与候选状态图片的表达式为：图片重置门用于控制候选状态是否依赖上一时刻状态，通过重置门图片的表达式我们可以发现： 1.当图片时，候选状态只与当前输入...更新门图片与当前状态图片的表达式为：图片通过的表达式我们可以发现： 1.当图片时，当前状态就是候选状态，与前一状态图片之间为非线性关系。

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图解LSTM与GRU单元的各个公式和区别

，在经过sigmoid激活作用下得到0-1的值，也就是三个门值和3差不多，依然还是输入值x和上一个单元的输出h，两个值有对应的权重和3中的描述一模一样，唯一的区别在于有一个tanh激活函数，最后相当于得到此时输入得到的当前...最后输出的state，也就是final memory的计算利用了input gate和forget gate，output gate只与输出有关。...（故 c）输出门只与输出相关，最终的输出h为输出门乘以tanh（c）致此这里LSTM 梳理完毕二、GRU 内部结构和公式 ?...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加，之后经过tanh函数为此时的new memory，而GRU为在这个计算过程中，在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘，之后最终得到new...三、细数LSTM与GRU之间的不同 3.1 结构上 lstm为三个输入xt，ht-1， ct-1，两个输出。gru为两个输入xt， ht-1，一个输出ht，输出即state。

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详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别

，在经过sigmoid激活作用下得到0-1的值，也就是三个门值和3差不多，依然还是输入值x和上一个单元的输出h，两个值有对应的权重和3中的描述一模一样，唯一的区别在于有一个tanh激活函数，最后相当于得到此时输入得到的当前...最后输出的state，也就是final memory的计算利用了input gate和forget gate，output gate只与输出有关。...（故 c）输出门只与输出相关，最终的输出h为输出门乘以tanh（c）致此这里LSTM 梳理完毕二、GRU 内部结构和公式 ?...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加，之后经过tanh函数为此时的new memory，而GRU为在这个计算过程中，在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘，之后最终得到new...三、细数LSTM与GRU之间的不同 3.1 结构上 lstm为三个输入xt，ht-1， ct-1，两个输出。gru为两个输入xt， ht-1，一个输出ht，输出即state。

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RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term...sigmoid函数的输出值直接决定了状态信息保留多少。比如当我们要预测下一个词是什么时，细胞状态可能包含当前主语的性别，因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语，我们希望忘记旧的主语。...图生成新的细胞状态现在可以让旧的细胞状态Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}与ftf_{t}（f是forget忘记门的意思）相乘来丢弃一部分信息，然后再加个需要更新的部分it∗C~ti_t...对应的github代码。 GRU GRU（Gated Recurrent Unit）是LSTM最流行的一个变体，比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ?...探讨与思考 ? ? 应用 ? ? ? ? 如有整理错误，欢迎批评指正！

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RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long...sigmoid函数的输出值直接决定了状态信息保留多少。比如当我们要预测下一个词是什么时，细胞状态可能包含当前主语的性别，因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语，我们希望忘记旧的主语。...图生成新的细胞状态现在可以让旧的细胞状态Ct−1Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}与ftftf_{t}（f是forget忘记门的意思）相乘来丢弃一部分信息，然后再加个需要更新的部分...对应的github代码。 GRU GRU（Gated Recurrent Unit）是LSTM最流行的一个变体，比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ?...探讨与思考 ? ? 应用 ? ? ? ? 如有整理错误，欢迎批评指正！

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《LSTM与HMM：序列建模领域的双雄对决》

基于概率的预测：二者在本质上都依赖概率进行预测。LSTM通过学习输入序列中的模式和统计规律，输出对于下一个时刻或状态的概率分布预测。...不同点模型结构与原理：LSTM属于深度学习中的循环神经网络架构，通过门控机制，如遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动和存储，能够选择性地记住和遗忘序列中的信息，从而捕捉长序列中的依赖关系。...训练方式：LSTM的训练基于大规模的数据，采用反向传播算法来更新网络的参数，需要大量的计算资源和较长的训练时间。...LSTM的内部机制相对复杂，门控机制和隐藏状态的变化难以直观解释，可解释性较差。...LSTM以其强大的深度学习能力和对复杂长序列的处理优势，在许多现代人工智能任务中占据重要地位。

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Keras系列（4）LSTM的返回序列和返回状态的区别

与基本RNN (vanilla RNN)不同的是，LSTM的这些内部闸的设计可以允许整个模型使用反向传播(backpropagation)来训练模型，并避免梯度消失(gradients vanishing...这两个张量分开的原因将在其它的文章中会进行清楚的解释。我们可以通过下面列出的工作范例来演示如何访问LSTM层中单元格的隐藏和单元状态。...最后一步（再次）的LSTM隐藏状态输出。最后一步的LSTM单元状态。隐藏状态和单元状态可以用来初始化具有相同单元数量的另一个LSTM层的状态。...返回状态与序列 (Return States & Sequences) 我们可以同时访问隐藏状态序列和单元状态。这可以通过配置LSTM层来返回序列和返回状态来完成。...(data)) 返回状态与序列 (Return States & Sequences) 我们可以同时访问隐藏状态序列和单元状态。

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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

，而这两者最主要的区别也就在这，两者都抛弃了softmax，而CRNN用了CTC来最后文本对齐，而CNN用了Attention机制，这也是端到端的难点所在：如何处理不定长序列对齐问题二：CRNN+CTC...（Map-to-Sequence），每一列的512维特征，输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。...以我现在使用的代码为例：我输入的图像为：32*256*1,W=256,经过CNN后，W=W/4，此时的W变为64，此时输入RNN的图像为1*64*512，此时的T=(W/4)=64，D=512，这里的...(LSTM(256, kernel_initializer=initializer, return_sequences=True), name='LSTM_2')(y) # 64*512 这里用到了keras

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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

CRNN+CTC,CNN+Seq2Seq+Attention是比较流行的方式，CRNN用的会更广泛些，因为Attention机制限制会比较大些，而这两者最主要的区别也就在这，两者都抛弃了softmax，...的组合，论文中也提到，模型既有CNN强大的提取特征的能力，又有与RNN相同的性质，能够产生一系列序列化标签。...（Map-to-Sequence），每一列的512维特征，输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。以我现在使用的代码为例： ?...我输入的图像为：32*256*1,W=256,经过CNN后，W=W/4，此时的W变为64，此时输入RNN的图像为1*64*512，此时的T=(W/4)=64，D=512，这里的T可以认为是RNN最大时间长度

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ARIMA时间序列与LSTM神经网络的PK

正好这周末学习统计预测，上课老师讲的是ARIMA模型为主，不过老师也说了目前要更高的准确率推荐神经网络。正好我也查到了神经网络相关代码，尝试做一个ARIMA与神经网络结果比对。...更为广为人知的神经网络RNN有一个缺点，就是容易遗忘最开始输入的内容，而LSTM采用长短记忆的方法有效解决这一问题。在2014年之后随着RNN的普及发展，LSTM也有了更广泛的发展应用。...LSTM预测的ICBC 2019年9月23日至9月27日的股价。...三、 ARIMA与LSTM预测结果对比 1、工行股价预测值与真实值对比工行股价 LSTM预测值 ARIMA预测值实际值 2019/9/23 5.645258 5.533711 5.52 2019/...个人感觉我在ARIMA与LSTM的代码水平需要进一步提升可能结论效果更有说服力，下一步要继续努力吧。

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lstm是rnn中的一种吗_经验公式是什么

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君前言好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧...，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。...与其说LSTM是一种RNN结构，倒不如说LSTM是RNN的一个魔改组件，把上面看到的网络中的小圆圈换成LSTM的block，就是所谓的LSTM了。那它的block长什么样子呢？...这个没找到为啥就要加入这样一个东西，因为原始的LSTM在这个位置就是一个值1，是连接到下一时间的那个参数，估计是以前的事情记太牢了，最近的就不住就不好了，所以要选择性遗忘一些东西。...带H的是一个泛指，因为LSTM的一个重要特点是其灵活性，cell之间可以互联，hidden units之间可以互联，至于连不连都看你（所以你可能在不同地方看到的LSTM公式结构都不一样）所以这个H就是泛指这些连进来的东西

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【项目实践】中英文文字检测与识别项目（CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解）

原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层（CNN学习的是感受野内的空间信息，LSTM学习的是序列特征。...Bi-LSTM输出为(N H) x W x 256，再经Reshape回复形状： ? 该特征既包含了空间特征，也包含了Bi-LSTM学习到的序列特征。...其实这两大方法主要区别在于最后的输出层（翻译层），即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。...这里采用的是两层各256单元的双向LSTM网络： ? 通过上面一步，我们得到了40个特征向量，每个特征向量长度为512，在LSTM中一个时间步就传入一个特征向量进行分类，这里一共有40个时间步。...self.lstm_fc = basic_conv(256, 512, 1, 1, relu=True, bn=False) self.rpn_class = basic_conv(512

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教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合

在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解：如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。...Keras 中的训练历史你可以通过回顾模型的性能随时间的变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。...诊断图 LSTM 模型的训练历史可用于诊断模型行为。...这个可以通过以下情况来诊断：训练的损失曲线低于验证的损失曲线，并且验证集中的损失函数表现出了有可能被优化的趋势。下面是一个人为设计的小的欠拟合 LSTM 模型。...多次运行实例 LSTM 是随机的，这意味着每次运行时都会得到一个不同的诊断图。多次重复诊断运行很有用（如 5、10、30）。

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Python从0到100（八十九）：Resnet、LSTM、Shufflenet、CNN四种网络分析及对比

每一层的输出通道数分别是64, 128, 256, 和 512。每一层的第一个块的步长为2，用于下采样，其余块的步长为1。...(512, category)其中self.lstm 是LSTM层，其参数如下：train_shape[-1] 是输入特征的维度，即模态数。...512 是LSTM隐藏层的维度。2 表示堆叠两个LSTM层。batch_first=True 表示输入和输出的张量的第一个维度是批次大小（batch size）。...self.fc 是一个全连接层，它将LSTM层的输出映射到类别空间。它的输入维度是512（LSTM隐藏层的维度），输出维度是 category。...=256), nn.Conv2d(256, 512, 1, 1, 0), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(),

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Keras 学习笔记（四）函数式API

每个向量维度为 512。...x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input) # LSTM 层把向量序列转换成单个向量， #...auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out) 此时，我们将辅助输入数据与 LSTM 层的输出连接起来...只要一个层仅仅连接到一个输入，就不会有困惑，.output 会返回层的唯一输出： a = Input(shape=(280, 256)) lstm = LSTM(32) encoded_a = lstm...= LSTM(256)(encoded_frame_sequence) # 输出为一个向量 # 这是问题编码器的模型级表示，重复使用与之前相同的权重： question_encoder = Model

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Deep learning基于theano的keras学习笔记（2）-泛型模型（含各层的方法）

-dimensional向量 x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input) #LSTM将向量序列转换成包含整个序列信息的单一向量...auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out) #再然后，我们将LSTM与额外的输入数据串联起来组成输入...如果层只与一个输入相连，那没有任何困惑的地方。....output()将会返回该层唯一的输出 a = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(32) encoded_a = lstm(a) assert lstm.output...== encoded_a 但当层与多个输入相连时，会出现问题 a = Input(shape=(140, 256)) b = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(

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Python从0到100（八十八）：LSTM网络详细介绍及实战指南

LSTM 是一种特殊的 RNN，设计用来解决长序列数据中的梯度消失问题。...变体与改进4.1 双向LSTM（BiLSTM）from tensorflow.keras.layers import BidirectionalBidirectional(LSTM(64, return_sequences...5.1 超参数优化参数推荐范围优化方法隐藏单元数 64-512 贝叶斯优化学习率 1e-4 - 1e-2...：在循环计算中应用DropoutWeight Constraint：限制权重矩阵的范数Zoneout：随机保持前一刻的隐藏状态六、LSTM应用场景6.1 典型应用领域自然语言处理机器翻译文本生成情感分析时间序列分析股票预测气象预报设备故障检测生物信息学...), LSTM(1024, return_sequences=True), LSTM(512), Dense(vocab_size, activation='softmax')])七、

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『OCR_Recognition』CRNN

其实这两大方法主要区别在于最后的输出层（翻译层），即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。...1.2.3 RNN 因为 RNN 有梯度消失的问题，不能获取更多上下文信息，所以 CRNN 中使用的是 LSTM，LSTM 的特殊设计允许它捕获长距离依赖。 LSTM 是单向的，它只使用过去的信息。...然而，在基于图像的序列中，两个方向的上下文是相互有用且互补的。将两个 LSTM，一个向前和一个向后组合到一个双向 LSTM 中。...这里采用的是两层各 256 单元的双向 LSTM 网络：通过上面一步，我们得到了 40 个特征向量，每个特征向量长度为 512，在 LSTM 中一个时间步就传入一个特征向量进行分类，这里一共有 40...得到的 output=[40*256,256]，然后 view 成 output=[40,256,256] 第二次 LSTM 得到的结果是 output=[40*256,nclass]，然后 view

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AIGC----如何用AIGC进行音乐创作

如何用AIGC进行音乐创作引言人工智能生成内容（AIGC）正逐步进入艺术创作的各个领域，其中音乐创作是近年来的热门话题之一。AIGC的兴起让音乐创作从传统的作曲、编曲转变为技术与艺术融合的过程。..., nn.ReLU(), nn.Linear(256, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, output_dim...), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear...通过生成器和判别器的对抗训练，生成器的能力会不断提升，从而生成更加逼真的音频数据。用AIGC进行音乐创作的工具与平台 1....AIGC音乐创作的挑战与未来挑战风格化生成：尽管AIGC能够生成听起来不错的音乐，但很难保证生成的内容符合特定的音乐风格，尤其是需要非常个性化和独特的风格时。

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