RNN和LSTM资料

最新推荐文章于 2021-07-28 14:10:42 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： RNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/48047081

  1. http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
  2. http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/
  3. http://www.zhihu.com/question/29411132
  4. http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
  5. http://blog.youkuaiyun.com/zhuanshenweiliu/article/details/42267993
  6. http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/
  7. Deep Recurrent Networks http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/RNN13.pdf
RNN/LSTM学习资料总结
不怕做不到，就怕想不到
03-10 2596
概述 背景及应用 原理学习 实现与落地 概述 给自己定个小目标，2018.3月份利用周末工作空余时间学习下RNN/LSTM，作为小白，首先对RNN和LSTM做了个简单的调研，本文不对原理等做详细说明，主要是对一些公开学习资源的整理，方便下一步按步骤详细学习，调研主要分为以下几个方面：背景及应用 、原理学习、实现与落地 背景及应用 这部分内容主要参考了以下知乎几...
LSTM为什么比RNN好
cyz0202的博客
04-15 5592
来自知乎大佬Towser的回答，比较深刻，也加了点自己的注释，侵删 “LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。（RNN反向...
RNN的神奇之处（The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks）
Working. Playing.
12-11 1万+
本文译自http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/。
Pytorch：RNN、LSTM、GRU、Bi-GRU、Bi-LSTM、梯度消失、梯度爆炸
あずにゃん梓喵的博客
07-28 1万+
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 1. RNN架构解析 1.1 认识RNN模型 学习目标: 了解什么是RNN模型. 了解RNN模型的作用. 了解RNN模型的分类. 什么是RNN模型: RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神...
LSTM与RNN的优势
为援不可图
03-06 1万+
随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation）逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。实现了“理解语言，生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的...
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
11-04
在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是处理序列数据的强大工具，特别是在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等方面表现出色。...
python手动实现RNN、LSTM、GRU.zip
09-14
总的来说，这个资源包提供了一个全面的学习路径，从理论到实践，帮助你深入理解和应用RNN、LSTM和GRU。通过手动实现和框架实现的对比，你将能够更好地掌握这些模型的核心思想，提升你的深度学习技能。
用于预测和预报的Python和MATLAB RNN-LSTM模型 RNN和LSTM模型在Python和MATLAB中编程用于温度
06-28
这项工作使用Python和MATLAB实现了RNN和LSTM模型，用于温度预测，包括设置、数据预处理、模型训练和使用MAE和RMSE等指标进行评估。它采用时间序列分析和统计评估技术，提供可视化来展示模型的准确性和实际应用。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现
12-10
RNN-LSTM的主要组成部分包括输入门、遗忘门、细胞状态和输出门。每个门都有其特定的作用，如输入门控制新信息的流入，遗忘门决定旧信息的丢弃，细胞状态负责存储长期信息，输出门则决定当前时间步的输出。 在Matlab...
LSTM相较于RNN的优势有什么？
qq_42440990的博客
04-13 4165
LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去对的输出和当前的输入concat到一起，通过tanh来控制二者对的输出，只考虑最近时刻的状态。而在LSTM中为了能记住长期的状态，增加了一条路上输出和一路输入。 LSTM使为了解决RNN中梯度消失问题所提出的，LSTM只能必变RNN的梯度小时（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸（exploding gradient） ...
LSTM与RNN的比较
热门推荐
张洁的笔记
04-14 5万+
参考博客：[译] 理解 LSTM 网络 之前提到了RNN，也提到了RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同： RNN LSTM ...
序列预测问题，CNN、RNN各有什么优势？
xiaocong1990的博客
09-09 1万+
  RNN的序列和CNN的空间，是有区分的 序列问题，强调的是先后顺序，这也引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention），并且，借助RNN的state这样的记忆单元，使得一个序列位置的输出在数学上和之前的所有序列的输入都是有关系的。当然原始的RNN由于梯度的乘性问题，前面的序列...
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks (RNN)
dielucui7698的博客
04-09 1133
http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ There’s something magical about Recurrent Neural Networks (RNNs). I still remember when I trained my first recurrent network for Image ...
学习循环神经网络
莫彩的博客
05-11 640
RNN 如果训练普通神经网络是对函数的优化，那么训练循环网络就是对程序的优化。 简介 从多层网络出发到循环网络,我们需要利用上世纪 80 年代机器学习和统计模型早期思想的优点:在模型的不同部分共享参数。参数共享使得模型能够扩展到不同形式的样本(这里指不同长度的样本)并进行泛化。如果我们在每个时间点都有一个单独的参数,我们不但不能泛化到训练时没有见过序列长度,也不能在时间上共享不同序列长度和不同...
LSTM：对比标准RNN
ShellDawn的博客
03-14 588
RNN，recurrent neural network LSTM，long short-term memory network LSTM隐藏层激活函数，通常使用tanh函数。 输出层使用softmax函数。 RNN反向传播算法，back-propagation through time LSTM可以学习长期依赖信息，增加遗忘门，输入门，输出门。 具体见： https://www.cnblogs....
LSTM相比一般RNN的优势
laolu1573的专栏
08-22 2万+
LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的。 LSTM如何避免梯度消失？ LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸问题（Exploding Gradient）。 梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题，一般靠裁剪后的优化算法即可解决，比如gradient clipp...
循环神经网络（RNN）
雪伦的专栏
12-05 2万+
1.NN & RNN在神经网络从原理到实现一文中已经比较详细地介绍了神经网络，下面用一张图直观地比较NN与RNN地不同。从图1中可以看出，RNN比NN多了指向自己的环，即图1中的7,8,9,10节点及其连线。图2显示RNN展开的网络结构。在传统的神经网络中，我们假设所有的输入（包括输出）之间是相互独立的。对于很多任务来说，这是一个非常糟糕的假设。如果你想预测一个序列中的下一个词，你最好能知道哪些词在
LSTM，LSTM 比 RNN 优化了哪些地方？卷积神经网络与循环神经网络的区别
GerHard 的博客
04-12 9457
在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络 (Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了 (i-1) 层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在 (m-1)时刻的输出！ RNN和传统的多层感知机不同的就是和时间沾上边...
TensorFlow Seq2Seq Model笔记
自然语言处理大菜鸟--HsingWang
03-27 1万+
1. tf.app.run()的疑惑     http://stackoverflow.com/questions/33703624/how-does-tf-app-run-work     tf.app类似python中argparse 2.
RNN和lstm
最新发布
03-28
### RNN与LSTM的区别 RNN（循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型，其核心特点是能够通过隐藏状态传递上下文信息[^1]。然而，标准的RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，在长时间依赖的情况下表现不佳。 相比之下，LSTM（长短期记忆网络）作为RNN的一种变体，引入了复杂的门控机制来缓解这些问题。具体来说，LSTM通过“遗忘门”、“输入门”和“输出门”三种结构控制信息流，允许网络选择性地记住或忘记某些信息[^2]。“遗忘门”决定哪些先前的信息被丢弃，“输入门”负责更新细胞状态，而“输出门”则决定了当前时刻的输出值。这些机制使得LSTM能够在更长的时间跨度内保持重要的历史信息。 #### 改进之处 LSTM的主要改进在于解决了传统RNN难以捕捉长期依赖关系的问题。这是因为传统的RNN仅依靠简单的tanh激活函数无法有效存储时间跨度较大的信息，而LSTM通过精心设计的记忆单元和门控机制实现了这一点。 --- ### 应用场景比较 #### RNN的应用场景 尽管RNN在理论上适用于各种序列建模任务，但由于其固有的缺陷，实际应用中通常局限于较短时间范围内的预测问题。以下是典型的RNN应用场景： - **语音信号预处理**：对于一些实时性强、复杂程度较低的任务，如声学特征提取。 - **小型文本分类**：当数据集规模较小或者对计算效率要求较高时，可以选择使用基本形式的RNN。 需要注意的是，随着技术的发展，纯RNN已经逐渐被更加先进的架构所取代。 #### LSTM的应用场景 由于具备更强的学习能力，LSTM广泛应用于需要考虑远距离关联性的场合： - **自然语言处理 (NLP)** 如机器翻译、情感分析、问答系统等领域均大量采用LSTM模型。例如，在生成高质量译文的过程中，源语言句子可能包含多个影响最终结果的关键词组，这正是LSTM擅长应对的情况之一[^3]。 - **时间序列预测** 股票价格走势、天气预报等涉及连续变量的趋势判断非常适合运用LSTM来进行精准建模[^4]。 - **视频动作识别** 对于多帧画面组成的动态行为理解任务而言，LSTM可以很好地捕获跨帧间的逻辑联系并作出合理推断。 综上所述，虽然两者都属于序列学习范畴下的工具箱成员，但在性能层面显然LSTM占据优势地位。 ```python import torch.nn as nn class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).__init__() self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(lstm_out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的结果 return out ``` 上述代码展示了如何构建基础版的RNN与LSTM模型，并突出体现了两者的差异——后者拥有额外参数配置选项以支持深层堆叠及双向扩展等功能特性开发需求。 ---
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