神经网络中可能存在两个问题,即Gradient Vanishing和Gradient Exploding。如果序列很长,RNN在反向传递时则有可能传不到最开始的地方,则会产生梯度消失或梯度爆炸两个问题。这时候就有了Long Short-term Memory,即LSTM。 RNN lstm 循环神经网络 (分类例子)
假设希望整个网络的层数很多其它(比如上图表示一个两层的RNN,第一层Cell的output还要作为下一层Cell的输入),应该堆叠多个LSTM Cell,tensorflow给我们提供了MultiRNNCell,因此堆叠多层网络仅仅生成这个类就可以: lstm = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm] * num_layers, state_is_tuple=True) 2. 代码 MNIST数...
LSTM是一种RNN,可以解决此长期依赖问题。 在新闻文章示例的文件分类中,具有这种多对一的关系。输入是单词序列,输出是单个类或标签。 现在,将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。 https://raw.githubusercontent.com/susanli2016/PyCon-Canada-2019-NLP-Tutorial/master/...
多层LSTM结构和状态初始化 cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * config.num_layers, state_is_tuple=True)# 参数初始化,rnn_cell.RNNCell.zero_statself._initial_state = cell.zero_state(batch_size, data_type()) 在这个示例中,我们使用了2层的LSTM网络。也就是说,前一层的LSTM的输出...
Tensorflow教程-双向的LSTM文本分类 “ 再小的你,也有自己的个性” 通过阅读本文,您能学到: 1、利用双向循环神经网络进行文本分类。 源代码: https://github.com/PrivateThink/tensorflow_tutorial/blob/master/15.py 在 Tensorflow教程-循环神经网络文本分类...
这里的“参数”既是我们的模型需要学习的内容,它是模型“内部”的变量,比如模型的权重矩阵和偏置。而超参数是指在一个模型中,我们可以人为设定和修改的参数,例如神经网络的层数、学习率以及隐藏层神经元的个数等等。模型的选择除了选择具体的模型外(例如是选择LSTM还是选择Bi-LSTM),还需要选择模型的“超参数”。
最近对NLP中的一大领域,neural machine translation(NMT)也就是神经机器翻译产生了兴趣。正好TensorFlow官方教程里有这个例子,于是想照着实现一下。 Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial | TensorFlowtensorflow.google.cn/tutorials/seq2seq 在学习的过程中,才发现具体实现和知道原理的天壤之别。而且官方教...
LSTM LSTM is short for Long Short-term memory。主要的作用是解决Naive RNN的训练过程中梯度消失的问题。它引入了一个cell state,这个cell state的改变比hidden state的改变更慢,因为cell state是在原本的cell state的基础上选择性更加内容,而hidden state的是直接全部更新替换。 h 更新快,因为是直接更改的, h ...
https://github.com/silicon-valley-data-science/RNN-Tutorial 首先，开始阅读本文以前，如果你对 RNN 还不了解，可以阅读 Christopher Olah 的 RNN 长短期记忆网络综述：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 语音识别：声音和转录 直到 2010 年时，最优秀的语音识别模型仍是基于语音学（...
Bi-directional Recurrent Neural Network (LSTM)(notebook). Build a bi-directional recurrent neural network (LSTM) to classify MNIST digits dataset, using TensorFlow 2.0+ 'layers' and 'model' API. Dynamic Recurrent Neural Network (LSTM)(notebook). Build a recurrent neural network (LSTM) that per...