简介 循环神经网络（RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。...RNN 能够用于处理时序数据的神经网络，被广泛应用于语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。...2.3 循环神经网络 循环神经网络（RNN）通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。...在同步的序列到序列模式中，输入为一个长度为 的序列 ，输出为序列 。样本 按不同时刻输入到循环神经网络中，并得到不同时刻的隐状态 。...为了建立输出序列之间的依赖关系，在解码器中通常使用非线性的自回归模型。
[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码，梳理了下RNN一些概念，以及TensorFlow中的部分源码。...state: state就是rnn网络中rnn cell的状态，比如说如果你的rnn定义包含了N个单元（也就是你的self.state_size是个整数N），那么在你每次执行RNN网络时就应该给一个 [...中是4 * _num_units； 这是因为_linear中执行的是RNN中的几个等式的 Wx + Uh + B 的功能，但是不同的RNN中数量不同，比如LSTM中需要计算四次，然后直接把output_size...rnn cell中神经元的个数。...又比如如下代码： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.python.ops import variable_scope
前言：前面介绍了LSTM，下面介绍LSTM的几种变种 双向RNN Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关，并且 还与之后的序列有关，例如：预测一个语句中缺失的词语那么需要根据上下文进...动态构建双向的RNN网络 """ bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw: 前向的rnn cell , cell_bw：反向的...rnn cell , inputs：输入的序列 , sequence_length=None , initial_state_fw=None：前向rnn_cell...Deep Bidirectional RNN(深度双向RNN)类似Bidirectional RNN，区别在于每 个每一步的输入有多层网络，这样的话该网络便具有更加强大的表达能力和学习 能力，但是复杂性也提高了...深度RNN网络构建的代码如下： #多层 def lstm_call(): cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size
双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。
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？...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。...在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。...“门”结构来控制“细胞状态” 第一个“门”==>“忘记门”： 决定从“细胞状态”中丢弃什么信息；比如在语 言模型中，细胞状态可能包含了性别信息(“他”或者“她”)，当我们看到新的代名词的时候...前向传播和反向传播可以参看前面的传播过程写下来，更新LSTM中的参数。
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。
PyTorch中RNN类的参数（参考于PyTorch官网RNN API） image.png 必选参数input_size，指定输入序列中单个样本的尺寸大小，例如可能用一个1000长度的向量表示一个单词...，则input_size=1000 必选参数hidden_size，指的是隐藏层中输出特征的大小 必选参数num_layers，指的是纵向的隐藏层个数，一般设置为1~10，default=1 现在上面的代码就很好理解了...，nn.RNN(100, 20)中100指的是用一个长度为100的向量表示一个单词，20指的是hidden_size RNN的forward函数与CNN定义的方式有点不太一样，具体见下图 image.png...参数中的$x$不是$x_t$，就是直接把$x=[seq\_len, batch, feature\_len]$带进去 $h_0$如果不写默认就是0，如果写的话，$h_0$的维度是$[layers,...最重要的代码是for中的两句话，第一层的输入是xt和memory h1，第二层的输入是第一层的memory h1，以及第二层的memory h2
# 输出层 单层rnn： tf.contrib.rnn.static_rnn： 输入：[步长,batch,input] 输出：[n_steps,batch,n_hidden] 还有rnn中加dropout...([n_output_layer]))} lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) outputs, status = tf.contrib.rnn.static_rnn...([n_output_layer]))} #1 # lstm_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) # outputs1,...return tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size) def attn_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper...[batch,chunk_n,rnn_size] -> [chunk_n,batch,rnn_size] outputs = tf.transpose(outputs, (1, 0, 2))
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50896554
下图是RNN（广义上包含了LSTM、GRU等）语言模型“循环”思想的示意图： ? （2）模型实现 本例中RNN语言模型的实现简介如下： 定义模型参数：config.py中定义了模型的参数变量。...定义模型结构：network_conf.py中的rnn_lm函数中定义了模型的结构，如下： 输入层：将输入的词（或字）序列映射成向量，即词向量层： embedding。...使用说明 运行本例的方法如下： 运行python train.py命令，开始train模型（默认使用LSTM），待训练结束。 运行python generate.py运行文本生成。...（3）模型适配、训练 按需调整config.py中如下配置，来修改 rnn 语言模型的网络结果： rnn_type = "lstm" # "gru" or "lstm" emb_dim = 256 hidden_size...运行python train.py命令训练模型，模型将被保存到model_save_dir指定的目录。
参考视频 RNN－Recurrent Neural Networks ---- 本文结构： 什么是 Recurrent Neural Networks ？...在 RNN 中，前一时刻的输出会和下一时刻的输入一起传递下去。 可以把这个过程看成是一个随着时间推移的流。...当把几个RNN堆起来时，得到的这个新的网络就可以输出比单独一个RNN更为复杂的结果。 ? Paste_Image.png 训练 Recurrent Neural Networks 的问题？...原因就是，RNN的每个时间点，就相当于一个前馈神经网络的整个层， 所以训练100步的模型就相当于训练一个100层的前馈网络。...何时用 RNN 何时用前馈网络呢？ 前馈神经网络，它会输出一个数据，可以用来做分类或者回归。 RNN 适合时间序列的数据，它的输出可以是一个序列值或者一序列的值。
一句话不能单独一个单词一个单词来分析，所以我们希望能有一个consistent tensor来存储语境信息，并且在训练的时候能够将这个语境信息利用起来 对于第一个问题，如何解决参数量过大，我们可以参考CNN，卷积神经网络中的每个...对于第二个问题，如何将语境信息也贯穿在整个网络训练的过程中？ 看下图的网络结构，每一层的输出，都会作为下一层的一部分输入。...因此这种网络被称为循环神经网络（RNN） ? 下图是一个典型的RNN网络结构。右边可以理解为左边按照时间进行展开 ?...RNN的做法也就是预测的时候带着当前时刻的记忆$S_t$去预测。...就像你考研也记不住所有的英语单词一样 和卷积神经网络一样，RNN中的每个节点都共享了一组参数$(U, V, W)$，这样就能极大降低计算量
本篇博客将深入浅出地探讨Python深度学习面试中与CNN、RNN、Transformer相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....CNN结构与应用面试官可能会询问CNN的基本组成单元（如卷积层、池化层、全连接层等）、工作原理以及在图像识别、物体检测等任务中的应用。...RNN结构与应用面试官可能要求您展示RNN的基本组成单元（如LSTM、GRU等）、工作原理以及在文本分类、语言建模、机器翻译等任务中的应用。...忽视过拟合问题：在模型训练过程中，合理运用正则化、早停、模型融合等技术防止过拟合。忽略输入序列长度：对于RNN和Transformer，确保处理不同长度输入序列的策略（如填充、截断、动态计算等）。...忽视模型解释性：在追求模型性能的同时，考虑模型的可解释性，特别是在需要解释预测结果的场景中。结语精通CNN、RNN、Transformer是成为一名优秀Python深度学习工程师的关键。
tf.truncated_normal([lstm_size,classes],stddev = 0.1)) #偏执 bias = tf.Variable(tf.constant(0.1,shape = [classes])) #构建RNN...def RNN(x,weight,bias): inputs = tf.reshape(x,[-1,max_size,n_inputs]) lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell...(lstm_size) outputs ,finall_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype = tf.float32) result...= tf.nn.softmax(tf.matmul(finall_state[1],weight)+bias) return result prediction = RNN(x,weight
不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。...按时间序列递减的方式反复把第一个公式带入到它本身中，我们将会看到当前时刻隐藏层的输出值不仅受当前时刻输入 x(t)x(t) 的影响，还受到过去所有时刻输入 (x(t−1),x(t−2),⋯,x(2),x...主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。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。...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。...在上面的图例中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。粉色的圈代表 pointwise 的操作，诸如向量的和，而黄色的矩阵就是学习到的神经网络层。
一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型： （1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算不上 RNN。...在不同时刻中是共享参数的。...累乘的过程中，如果取sigmoid函数作为激活函数的话，随着时间步越长，较小导数累乘就会导致该时间步梯度越来越小直到接近于0（历史时间步的信息距离当前时间步越长，反馈的梯度信号就会越弱），这也就是“梯度消失...2.5 RNN的局限性 上述展示的都是单向的 RNN，单向 RNN 有个缺点是在 t 时刻，无法使用 t+1 及之后时刻的序列信息，所以就有了双向循环神经网络（bidirectional RNN）。...理论上RNN能够利用任意长序列的信息，但是实际中它能记忆的长度是有限的，经过一定的时间后将导致梯度爆炸或者梯度消失（如上节），即长期依赖（long-term dependencies）问题。
由于所有数据都求导不现实，所以实际中采用的是将RNN截断有限步，实际中只求有限步的导数 VANILLA RNN的训练问题 1. Bengio et al....训练中h0获得的梯度，将是矩阵W的对应于h0的部分被乘了很多次，将会导致梯度暴涨或梯度消失。...Long-Short Term Memory (LSTM) LSTM是RNN中的一种，增加了RNN中单元的复杂度，使模型更复杂，增加系统表现力。...，梯度更新不存在RNN中的暴涨或消失现象。...在实际的文章中LSTM的结构存在各种变式，虽然变化都不会太大，但是也值得一提。
神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属，尽管它不完美，但它具有学习历史信息的能力。...这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。...RNNs应用 RNN模型主要应用于自然语言处理和语音识别领域。...下表总结了不同的应用： RNN 类型 图解 例子 1对1 传统神经网络 1对多 音乐生成 多对1 情感分类 多对多 命名实体识别 多对多 机器翻译 损失函数 对于RNN网络，所有时间步的损失函数...通过限制梯度的最大值，这种现象在实践中得以控制。 ? 门的类型 为了解决消失梯度问题，在某些类型的RNN中使用特定的门，并且通常有明确的目的。
在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话： 总之，你不需要了解LSTM单元具体架构的所有内容；作为一个人，理解它不应该是你的工作。...在高层次中，RNN（ recurrent neural network）用于处理序列，如每日股票价格，句子、传感测量 – 每次一个单元，同时保留之前序列中的记忆（称为状态）。...读取整个序列为我们提供了处理其含义的上下文，这就是在RNN中编码的概念。 RNN的核心是由记忆单元构成的层。...这里需要同时对特征和标签进行混洗，这样相同的摘要就不会都在一组中结束。 建立一个RNN Keras是一个很棒的库：它让我们用几行可理解的Python代码构建最先进的模型。...尽管如此，与马尔可夫链或频率分析等方法不同，RNN基于序列中的元素排序进行预测。从哲学角度讲，你或许可以认为人类只是极端模式识别机器，因此RNN只是像人类这样的机器一样运作。
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的 RNN：RNNCell 如果要学习 TensorFlow 中的 RNN，第一站应该就是去了解...此处建议大家阅读 tf.nn.dynamic_rnn 的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步了解...六、一个练手项目：Char RNN 上面的内容实际上就是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本知识了。这个时候，建议大家用一个项目来练习巩固一下。...可以阅读此处的文档（地址：http://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq）学习它的使用方法。
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