本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状;第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU);第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN)、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上...
RNN/LSTM/GRU 和 Transformer 是两种不同的 neural network architectures,用于处理序列数据。它们在计算量上有所不同。 比如GRU 是一种递归神经网络(RNN)的变体,它通过使用门控机制来克服传统 RNN 中的梯度消失问题。GRU 的计算量相对较小,因为它的参数量较少,并且它是一种逐步处理输入序列的模型。在每个时间步...
1.4 代码参考 GitHub - dennybritz/rnn-tutorial-rnnlm: Recurrent Neural Network Tutorial, Part 2 - Implementing a RNN in Python and Theano 2.长短期记忆网络(LSTM) 长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,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...
虽然FC-LSTM层已被证明对处理时间相关性很有效, 但它对空间数据的处理, 包含太多冗余. FC-LSTM在处理时空数据时的主要缺点是它在输入到状态和状态到状态转换中使用全连接,其中没有空间信息被编码. 这里提出了FC-LSTM的扩展,它**在输入到状态和状态到状态转换中都具有卷积结构. **通过堆叠多个ConvLSTM层并形成编码...
Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting LSTM大致历史回顾 原始LSTM + Forget Gate + Peehole + Convolution 编解码结构 代码启发 代码参考 参考文章 这篇文章主要是了解方法. 这篇文章主要提出了一种改进的卷积实现的LSTM结构. 从而更好的利用时空特征. ...
循环神经网络(Rerrent Neural Network, RNN),历史啊,谁发明的都不重要,说了你也记不住,你只要记住RNN是神经网络的一种,类似的还有深度神经网络DNN,卷积神经网络CNN,生成对抗网络GAN,等等。另外你需要记住RNN的特点,RNN对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,利用了RNN的这种能力,使深...
Long Short Term Mermory network(LSTM)是一种特殊的RNNs,可以很好地解决长时依赖问题。那么它与常规神经网络有什么不同? 首先我们来看RNNs具体一点的结构: 所有的递归神经网络都是由重复神经网络模块构成的一条链,可以看到它的处理层非常简单,通常是一个单tanh层,通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。与神...
所以这是意料之中的。最近，为了得到更多的可解释性，已经有人尝试使用信息理论的正则化方法。在转写的任务中测试这些思想将会很有趣。原文地址：http://yerevann.github.io/2017/06/27/interpreting-neurons-in-an-LSTM-network/
You can think of this as, instead of optimizing the model by looking at a single time step, you optimize the network by looking at num_unrollings time steps. The larger the better. Then you have the batch_size. Batch size is how many data samples you consider in a single time step....
Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting论文地址 一、摘要 这篇文章是来自香港科技大学的团队,这个团队有和香港观测站合作,他们有一个前身的工作还有数据都是靠这个机构来收集的。这篇论文利用convolution LSTM 对降雨预报进行预测。他们的这个工作是用来做对天气的预测,他们...