長短時記憶網路(LSTM)基礎
往期回顧
在上一篇文章中,我們介紹了迴圈神經網路以及它的訓練演算法。我們也介紹了迴圈神經網路很難訓練的原因,這導致了它在實際應用中,很難處理長距離的依賴。在本文中,我們將介紹一種改進之後的迴圈神經網路:長短時記憶網路(Long Short Term Memory Network, LSTM),它成功的解決了原始迴圈神經網路的缺陷,成為當前最流行的RNN,在語音識別、圖片描述、自然語言處理等許多領域中成功應用。但不幸的一面是,LSTM的結構很複雜,因此,我們需要花上一些力氣,才能把LSTM以及它的訓練演算法弄明白。在搞清楚LSTM之後,我們再介紹一種LSTM的變體:GRU (Gated Recurrent Unit)
長短時記憶網路是啥
我們首先了解一下長短時記憶網路產生的背景。回顧一下零基礎入門深度學習(5) - 迴圈神經網路中推導的,誤差項沿時間反向傳播的公式:
我們可以根據下面的不等式,來獲取
我們可以看到,誤差項
往期回顧
在上一篇文章中,我們介紹了迴圈神經網路以及它的訓練演算法。我們也介紹了迴圈神經網路很難訓練的原因,這導致了它在實際應用中,很難處理長距離的依賴。在本文中,我們將介紹一種改進之後的迴圈神經網路:長短時記憶網路(Long Short Term Memory
因為迴圈神經網路很難訓練的原因,這導致了它在實際應用中,很難處理長距離的依賴。我們將介紹一種改進之後的迴圈神經網路:長短時記憶網路(Long Short Term Memory Network, LSTM),它成功的解決了原始迴圈神經網路的缺陷,成為當前最流行的RNN,在語音
本篇部落格主要介紹在PyTorch框架下,基於LSTM實現手寫數字的識別。在介紹LSTM長短時記憶網路之前,我先介紹一下RNN(recurrent neural network)迴圈神經網路.RNN是一種用來處理序列資料的神經網路,序列資料包括我們說話的語音、一段文字等等。它
一、前言
在影象處理領域,卷積神經網路(Convolution Nerual Network,CNN)憑藉其強大的效能取得了廣泛的應用。作為一種前饋網路,CNN中各輸入之間是相互獨立的,每層神經元的訊號只能向下一層傳播,同一卷積層對不同通道資
1.迴圈神經網路的標準模型
前饋神經網路能夠用來建立資料之間的對映關係,但是不能用來分析過去訊號的時間依賴關係,而且要求輸入樣本的長度固定
迴圈神經網路是一種在前饋神經網路中增加了分虧連結的神經網路,能夠產生對過去資料的記憶狀態,所以可以用於對序列資料的處理,並建立不同時段資料之間
1. Recurrent Neural Network (RNN)
儘管從多層感知器(MLP)到迴圈神經網路(RNN)的擴充套件看起來微不足道,但是這對於序列的學習具有深遠的意義。迴圈神經網路(RNN)的使用是用來處理序列資料的。在傳統的神經網路中模型中,層與
LSTM(Long Short-Term Memory)是長短期記憶網路,是一種時間遞迴神經網路,適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。LSTM 已經在科技領域有了多種應用。基於LSTM的系統可以學習翻譯語言、控制機器人、影象分析、文件摘要、語音識別影象識別 false 我們 height 需要 img 問題 決定 mov clas 一、RNN回顧
略去上面三層,即o,L,y,則RNN的模型可以簡化成如下圖的形式:
二、LSTM模型結構:
整體模型:
由於RNN梯度消失的問題,大牛們對於序列索引位置t的隱藏結構做
門控迴圈單元GRU
長短時記憶LSTM
LSTM模型是用來解決simpleRNN對於長時期依賴問題(LongTerm Dependency),即通過之前提到的但是時間上較為久遠的內容進行後續的推理和判斷。LSTM的基本思
Keras中長短期記憶網路LSTM的5步生命週期
  if(n~=1)
%% 更新weight_input_x
temp=train(1:input_num,n)'*W_input_x+h_state(:,n-1)'*W_input_h;
for num=1:output_num
for m=1:data_length
以上是短時記憶和長時記憶的示例圖,看到長時記憶還是有蛋白質的合成才能夠保證的。短時的記憶就是加強突觸的連結。
想到我們平時訓練神經網路,為啥總是預測能力不夠,因為我們只有第一個步驟啊,也就是短時記憶的訓練,沒有長時記憶的訓練。突然又想起來LSTM的對長時記憶的補充,就
長短期記憶(Long-Short Term Memory, LSTM)是一種時間遞迴神經網路(RNN),論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。
LSTM的表現通常比時間遞迴 基於RNN網路的2個缺陷(全部記憶,梯度消失),現有RNN網路的升級版LSTM
LSTM要做的一件事就是本次有選擇的記憶用到下一次的遞迴工作中。
LSTM網路中,與RNN最大的區別,也是LSTM網路中最核心的東西就是控制記憶的引數C了
C是一個矩陣,用來和輸入做內積,用實際的數字控制輸入哪些該遺忘,
一、LSTM的基礎知識
輸入層:(batch_size, time_steps, input_dim)
LSTM輸入層的維度是3
(1)batch_size:量級——每次訓練輪次(batch)中資料量大小
(2)time_steps:時間維度——每個訓練批次(batch)中單個輸入資
關於理解LSTM的一篇英文部落格非常經典,可以去這裡閱讀,本文也參考了該博文。
迴圈神經網路(RNN)
BiLSTM是RNN的一種延伸,因此,要理解BiLSRM就必須首先弄明白什麼是RNN。
普通神經網路的侷限
假設我們對於普通的神經網路模型已經比較熟悉,那
導讀:
堆疊式LSTM屬於深度學習,通過新增網路的深度,提高訓練的效率,獲得更高的準確性。
文中介紹了堆疊式LSTM的架構和實現方法
在堆疊式LSTM中,層與層的輸數出通過return_sequences = True引數修改成3D資料,以便供下一層網路使用。
為什麼要增加深度?
導讀
文中介紹了三種LSTM的建模應用,分別是生成式LSTM網路,Encoder-Decoder LSTM網路,CNN LSTM(LRCN)網路。
大致介紹了一下每種網路的建模方法和應用場景,這裡僅做了解即可
原文連結:
生成性長短期記憶網路
編碼器 - 解碼器長短期儲存
導讀:
在訓練神經網路(例如長短期記憶復現神經網路)時,可能需要縮放序列預測問題的資料。
當輸入資料序列分佈並不標準,或者變化幅度(標準差)過大時,這會減慢網路的學習和收斂速度,也會阻礙網路的學習效率。
因此您需要了解如何歸一化和標準化序列預測資料,以及如何確定將哪中形式用於輸入和輸出變
LSTM輸入層
LSTM輸入層由網路的第一個隱藏層上的“ input_shape ”引數指定。
這會讓初學者感到困惑。
例如,下面是具有一個隱藏的LSTM層和一個密集輸出層的網路的示例。
model = Sequential()
model.add(LSTM( 相關推薦
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