因此提出具有短期记忆和长期记忆能力的LSTM避免长期依赖的问题。 2. LSTM 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种具有短期和长期记忆能力的网络,用于减轻RNN因为梯度消失只有短期记忆的问题。 2.1 简介 如下图所示,为LSTM重复组件。 LSTM的组成部分包括:细胞状态、遗忘门、输入门和输出门四个部分。其中...
举个例子,同样在语言模型中,细胞状态中此时包含很多重要信息,比如:主语为单数形式,时态为过去时态,主语的性别为男性等,此时输入为一个主语,可能需要输出与动词相关的信息,这个时候只需要输出是单数形式和时态为过程,而不需要输出主语性别就可确定动词词性的变化。 (三)双向LSTM(Bi-directional LSTM) 有些时候预测可能...
四、Keras实现LSTM和双向LSTM Keras对循环神经网络的支持和封装在上一篇文章已经讲解了,在这里仅介绍两个模型的搭建,如有疑问请阅读上一篇文章--使用Keras进行深度学习:(五)RNN和双向RNN讲解及实践 (参考资料:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/) keras系列全部文章请关注公众号,点击左下方...
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。 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Keras实现LSTM和双向LSTM 一...
双向LSTM是在LSTM的基础上进行扩展的,它包括两个LSTM单元:一个按时间顺序处理输入序列,称为正向LSTM;另一个按时间逆序处理输入序列,称为逆向LSTM。这样,每个时间步的正向LSTM单元和逆向LSTM单元对应的隐藏状态可以捕捉到当前时间步两侧的上下文信息。 具体来说,给定一个输入序列x1, x2, ..., xn,正向LSTM单元会按...
双向LSTM原理讲解 Keras实现LSTM和双向LSTM 一、RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping),即当梯度向量...
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中,都会用到 LSTM层,主要参数如下: LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units:隐藏层神经元个数 input_shape=(time_step, input_feature):time_step是序列递归的步数,input_feature是输入特征维数 return_sequences: 取值为True,表示每个时间步的值都返回;取值为...
LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Keras实现LSTM和双向LSTM 一、RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)...
LSTM层 如果单用LSTM进行序列标注,那么它是比较好理解的,这就相当于对文本序列中每一个token进行分类,得到它的标注标签,之所以采用LSTM是考虑到语言的特性是前后依赖的,所以用LSTM的hidden的向量来描述当前以及之前所见到字的。大致流程如图所示: 图1 LSTM层做NER 但是光用LSTM来进行标注有一个问题,比如上图,我们发...
LSTM和双向LSTM原理讲解 ⼀、RNN的长期依赖问题 在上篇⽂章中介绍的循环神经⽹络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(⼤部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很⼤)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使⽤梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量...