在文本分类中,CNN由于主要提取的是局部特征而忽略了global特征,这容易造成一次多义的现象,进而对文本分类的精度产生一定的影响,而LSTM是RNN的一种变形,其处理的输入是序列化的输入,RNN由于容易更长久的记忆能力,容易造成梯度消失,所以可以利用lstm模型来防止序列化输入在传输时造成的梯度消失现象。利用BPTT算法来优化参数。
长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络[Gers 等人; Hochreiter 等人,2000; 1997] 是循环神经网络的一个变体,可以有效地解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。 与传统的RNN相比,LSTM依然是基于循环机制,只不过对内部的结果进行了更加精细的设计。 LSTM中梯度的传播有很多条路径,关键在于穿过记忆单元的状...
核心代码 DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并预测 def LSTM(X): batch_size=tf.shape(X)[0] time_step=tf.shape(X)[1] w_in=weights['in'] b_in=biases['in'] input=tf.reshape(X,[-1,input_size]) input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in input_rnn=tf.reshape(input...
"""Initialize the basic LSTM cell. Args: num_units: int, The number of units in the LSTM cell. forget_bias: float, The bias added to forget gates (see above). Must set to `0.0` manually when restoring from CudnnLSTM-trained checkpoints. state_is_tuple: If True, accepted and returne...
DL之LSTM之MvP:基于TF利用LSTM基于DIY时间训练csv文件数据预测后100个数据(多值预测)状态 数据集csv文件内容 输出结果 设计思路 训练记录全过程 2018-10-17 14:33:28.811258: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1120] Creating ...
DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并预测 defLSTM(X):batch_size=tf.shape(X)[0]time_step=tf.shape(X)[1]w_in=weights['in']b_in=biases['in']input=tf.reshape(X,[-1,input_size])input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in ...
长短期记忆神经网络传统基于神经网络的配电台区短期负荷预测研究对象往往是整个系统,缺少针对单个台区的建模预测研究,而且预测准确率不高.提出将基于深度学习(Deep Learning,DL)的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)引入单配电台区的短期负荷预测中,根据配电台区的负荷特征,考虑工作日,月份和气象因素,以...
LSTM 的核心思想 LSTM前向传播算法 LSTM 的变体 回到顶部 一、背景 由于RNN梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN的机构做了改进,得到了RNN的特例长短期记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory)和其它变形,可以从结构上避免常规RNN的梯度消失。
本文主要记录了RNN前向传播和后向传播的推导过程,同时介绍了一下LSTM和GRU的原理及计算公式。 1. RNN 1.1 RNN的前向传播 设RNN从输入层到隐层的参数矩阵为Wxh,从上一个时间步到下一个时间步的隐层参数矩阵为Whh,从当前时间步隐层结果到输出层结果的参数矩阵为Why;输出层的激活函数为softmax,损失函数为cross...
它与LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个“更新门”,同时网络不再额外给出记忆状态CtC_tCt,而是将输出结果hth_tht作为记忆状态不断向后循环传递,网络的输入和输出都变得特别简单。具体的计算过程如下图所示:在本质上,GRU和LSTM是相同的,将上一时刻...