self._learn_model.reset(data_id=None, state=burnin_output['saved_hidden_state'][0])inputs = {'obs': data['main_obs'],'enable_fast_timestep': True}q_value = self._learn_model.forward(inputs)['logit']self._...
这个公式体现了每层RNN的输入(input gate)计算和隐藏状态(hidden state)的计算过程,这是RNN每一层的计算公式,其中 WihWhh 分别代表该层 计算input gate的weight参数和计算hidden state的weight参数, bihbhh 代表该层对应的bias, h(t−1) 代表上一个timestep的hidden state (对于时序序列sequence中的第一个样本...
hidden state: n维向量 cell state: n维向量,存储长期记忆。cell就像一个小小的计算机系统,可以「读、写、擦除」。 gates:「n维向量」,每个元素的大小都是0~1之间(之后做element-wise product)。决定哪些信息可以穿过,哪些需要被挡住。 「(1)三个gate的计算」 ...
state. state是一个tensor。state是最终的状态,也就是序列中最后一个cell输出的状态。一般情况下state的形状为 [batch_size, cell.output_size ],但当输入的cell为BasicLSTMCell时,state的形状为[2,batch_size, cell.output_size ],其中2也对应着LSTM中的cell state和hidden state 那为什么state输出形状会有变化...
在实现之前,我们继续深入介绍一下RNN的工作机制,RNN其实也是一个普通的神经网络,只不过多了一个 hidden_state 来保存历史信息。这个hidden_state的作用就是为了保存以前的状态,我们常说RNN中保存的记忆状态信息,就是这个 hidden_state 。 对于RNN来说,我们只要己住一个公式: ...
这个memory cell也称作internal hidden state。那么咱们来看看这个三个gate到底是干什么的。第一个gate是forget gate,它是帮助咱们的memory cell删除(或者称之为过滤)掉一些不重要的信息的,这个gate的值是在[0,1]这个区间,一般咱们用sigmoid函数来运算了,然后再和C来做element-wise的乘法运算,如果forget gate中的值...
LSTM是由一系列LSTM单元(LSTM Unit)组成,相比于原始的RNN的隐藏层(hidden state), LSTM增加了一个细胞状态(cell state)或者是单元状态,他在单元的最上面那条线进行更新。 LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。
RNN 中引入了隐藏层(hidden state),隐藏层的作用是用来对序列数据提取特征,接着再转换为输出。如下图所示,h1 的计算是由输入是 x1 和 h0,经过变换 Ux1 + Wh0 + b 和 激活函数 f 得到输出 h1。 h2 的计算和 h1 类似,在计算时,每一步使用的参数 U、W、b 都是一样的,也就是说每个步骤的参数都是共...
Ø 称为状态State / 隐状态 Hidden State 图9 RNN基本单元 图10 RNN具体结构 Ø RNN具有短期记忆能力,相当于存储装置,计算能力十分强大 Ø 理论上,RNN可近似于任意非线性动力系统,是图灵完全等价的 n FNN可以模拟任何连续函数 n RNN可以模拟任何程序(计算过程) ...
RNN的核心结构包括一个隐藏状态(hidden state)和一个输入(input)。 在RNN中,每个时间步都有一个输入和一个隐藏状态。输入通常是序列中的当前元素,例如在文本处理中可以是一个单词或一个字符。隐藏状态包含了网络在之前时间步的信息,并在当前时间步进行更新。这种循环结构使得RNN能够捕捉序列数据中的长期依赖关系,这...