从RNN一步步通俗易懂T理解LSTM

最新推荐文章于 2024-10-05 15:13:45 发布
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分类专栏： AI理论
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/89894058?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
大数据挑战赛-鼠标轨迹识别
duyuan6949的博客
07-21 9096
声明：本文属于原创，如想转载，请务必在抬头注明出处。 大数据挑战赛-鼠标轨迹识别，竞赛官网：http://bdc.saikr.com/c/cql/34541 1.我们看一下整个竞赛的详情 赛题描述       鼠标轨迹识别当前广泛运用于多种人机验证产品中，不仅便于用户的理解记忆，而且极大增加了暴力破解难度。但攻击者可通过黑产工具产生类人轨迹批量操作以绕过检测，并在对抗过程中不断升级其伪造数...
lstm:基于theano的LSTM-RNN用于轨迹预测
05-18
信息技术 用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。 相依性 python-2.7.12 平台 Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版 档案文件 文件 描述 更改 每次提交更改日志。 default.config 默认执行配置为dict字符串（纯文本）。 test.py 运行默认测试的演示脚本。 config.py 涉及配置处理的方法。 utils.py 实用程序方法，包括文件操作，断言，日志记录，交互... dump.py 预测结果转储和平移规则转储的方法。 lstm / __ init__.py lstm模块的初始化文件。 lstm / sampler.py Class Sampler设计用于跟踪样本的读取，加载，保存和更新。 lstm / model.py 实现网络的Class SocialLSTM 。 分辨率/跟
理解LSTM网络
Deep Learning and NLP Farm
11-16 3617
英文原地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 中文原地址：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理
Polygon-RNN++ （ 图像分割数据集自动标注）
红叶谷 wsp_1138886114的博客
09-16 7392
一、Polygon-RNN整体架构 1.1 CNN部分 1.2 RNN部分 一、Polygon-RNN整体架构 Polygon-RNN++（和之前的Polygon-RNN类似）： 使用了CNN（卷积神经网络）提取图像特征。 使用RNN（循环神经网络）解码多边形顶点。为了提高RNN的预测效果。 加入了注意力机制（attention）。 同时使用评估网络（eva...
按键精灵---大漠鼠标真实移动轨迹
weixin_49567506的博客
11-19 9787
大漠鼠标真实移动轨迹 RealMove 500,200 Sub RealMove(x1,y1) Dim x, y, movernd, sudu, Delayrnd movernd = 5//每次移动抖动的随机距离 sudu = 3//每次移动的速度 Delayrnd = 4//每次移动的随机时间间隔 dm.GetCursorPos 真是移动当前x, 真是移动当前y If x1 = 真是移动当前x Then For y = 真是移动当前y T
第二届高校大数据比赛之鼠标轨迹识别
chizhu
07-18 5822
第二届高校大数据比赛之鼠标轨迹识别比赛地址http://bdc.saikr.com/c/cql/34541赛题鼠标轨迹识别当前广泛运用于多种人机验证产品中，不仅便于用户的理解记忆，而且极大增加了暴力破解难度。但攻击者可通过黑产工具产生类人轨迹批量操作以绕过检测，并在对抗过程中不断升级其伪造数据以持续绕过同样升级的检测技术。我们期望用机器学习算法来提高人机验证中各种机器行为的检出率，其中包括对抗过程中
多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制
CristianoC
04-24 5079
本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制，希望帮助初学者更好掌握且入门。 目录 RNN LSTM Seq2Seq 注意力机制 参考 RNN（递归神经网络） 我们知道人类并不是从零开始思考东西，就像你读这篇文章的时候，你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字，因为你的思想是...
Seq2Seq通俗易懂讲解
weixin_68485543的博客
07-18 697
探索语言的无限可能，Seq2Seq模型以其独特的编码器和解码器，将语言的转换艺术推向新高度，重塑了我们与机器交流的方式！
解密电商大促背后的智慧：LSTM与ARIMA模型的双剑合璧
小蒋聊技术
08-31 1892
举个例子，如果某东发现某款新推出的电子产品在促销前夕搜索量突然暴涨，虽然这个产品没有过去的销售记录，但LSTM模型可以结合用户对类似产品的行为模式、实时的市场反馈，迅速捕捉到这些变化，并预测这款产品在大促期间的需求会急剧上升。想象一下，如果预测不准确，备货不足，商品很快就卖光了，大量用户可能在促销期间买不到想要的商品，这不仅让用户失望，还会影响某东的品牌形象。这种情况就像我们看一部很长的电视剧，看得越久，前面的情节可能就越来越模糊，到最后有些关键的情节细节都忘了，影响了对整个剧情的理解。
#深度学习继卷积之后—RNN
disciplining的博客
10-05 1187
细想BP算法,CNN 我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如股票的每日涨跌,文档前后文内容的预测等, 这些算法不是很适合出列这些，所以RNN就出现了。
【CVPR2020】无监督：VC RNN
qq_43257640的博客
06-03 649
无监督的视觉常识特征学习：VC RNN 文章来源：https://arxiv.org/pdf/2002.12204.pdf 作者先讲了一堆普通人可能没接触过的概念，看英文可能比较难看懂（其实就是贝叶斯网络的那一套） 直接看作者中文解释吧Here ...
一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
06-16 608
文章目录神经网络基础为什么需要RNN（循环神经网络）RNN结构总结 转载来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下： 将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 为什么需要RNN（循环神经网络） 他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入
一文看尽RNN（循环神经网络）
跟着大数据和AI去旅行
03-13 3518
循环神经网络简介 BP算法,CNN之后,为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了。 什么是 RNN?...
用鼠标模拟视线跟踪技术
henrybai的专栏--大亨利白--大码
07-01 5905
用鼠标模拟视线跟踪技术1 　引言随着计算机技术的迅猛发展，可用性工程作为一门跨计算机科学、心理学、人类工效学和工业设计等多门学科的应用领域，越来越受到人们的重视。目前网站可用性的研究已经成为可用性研究领域的一个热点。为提高和改进网站的可用性提出了诸多实用的可用性方法和技术，并且已经得到了广泛的应用。以用户为中心是可用性工程的灵魂，所以怎样获取用户的数据，以及怎样对这些数据进行分析，成为网站可用性方
TensorFlow中RNN实现的正确打开方式
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周红伟讲AI
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上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑
H5,鼠标轨迹追踪
qq_39579242的博客
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如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_v_JULY_v的博客-优快云博客_lstm
03-30
### RNN 到 LSTM 的概念进化过程及其实现原理 #### 一、RNN 基本结构及其局限性 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的模型，其核心特点是隐藏层的状态会随着输入的时间步不断更新。然而，在实际应用中，标准的 RNN 存在一个显著的问题——梯度消失或爆炸现象[^1]。当尝试捕捉长时间依赖关系时，误差信号在反向传播过程中逐渐减弱甚至完全丢失，这使得 RNN 很难学习到距离较远的数据之间的关联。 #### 二、LSTM 设计初衷与改进之处 为了克服传统 RNN 中存在的长期依赖问题，Hochreiter & Schmidhuber 提出了长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。相比普通的 RNN 结构，LSTM 引入了一个额外的记忆单元称为 **细胞状态** (cell state)，并通过三个门控机制来控制信息流动：遗忘门(forget gate)、输入门(input gate)以及输出门(output gate)[^2]。这些设计允许模型选择性地保留重要历史信息或者丢弃无用的部分，从而有效缓解了梯度消失带来的挑战。 #### 三、LSTM 工作流程解析 以下是关于 LSTM 如何运作的一个简化描述： - **Forget Gate Layer**: 这一层决定哪些来自先前时刻的信息应该被舍弃掉。它接收当前输入 \(x_t\) 和上一时序隐藏状态 \(h_{t−1}\), 并通过 sigmoid 函数计算出一个介于0和1之间数值作为权重系数应用于旧有 cell content 上。 - **Input Gate Layer with tanh function**: 此处负责创建新的候选值 \(\tilde{C}_t\). 同样基于当前输入\(x_t\) 及前次隐含态 h(t − 1)，先经由sigmoid函数判断需加入多少新资讯；再利用双曲正切激活函数生成潜在新增内容。 - **Cell State Update**: 将上述两部分结合起来完成最终 Cell Content 更新操作。\[ C_t=f*C_(t-1)+i*\tilde{C}_t \] - **Output Gate Layer**: 它决定了下一个隐藏状态 ht 应该是什么样子。首先再次运用 Sigmoid 层评估整个 Cell Status 能贡献多大比例给 Output Vector ，之后乘以前面提到过的 TanH(Cell Status )结果形成最后输出形式\[ o=\sigma(W_o[h_(t-1 ),X_t ]+b_o)\]\[ h_t=o*tanh(C_t)] 以上便是完整的单个时间片内的运算逻辑[^3]. #### 四、总结对比分析 相较于基础版本的 RNN 架构,LSTMs 显著增强了对于远程上下文敏感性的建模能力.尽管如此也付出了更多资源消耗方面的代价比如增加了参数规模等等.[^4].但是考虑到许多现实世界中的任务确实涉及到复杂的跨时段交互模式(如语音识别、机器翻译等领域），这种牺牲往往是值得接受的. ```python import numpy as np def lstm_cell(x_t,h_prev,c_prev,W_f,b_f,W_i,b_i,W_c,b_c,W_o,b_o): forget_gate = sigmoid(np.dot([h_prev,x_t],W_f.T)+b_f) input_gate = sigmoid(np.dot([h_prev,x_t],W_i.T)+b_i) candidate_value =np.tanh(np.dot([h_prev,x_t],W_c.T)+b_c ) c_next=forget_gate *c_prev +input_gate* candidate_value output_gate=sigmoid(np.dot([h_prev,x_t],W_o.T)+b_o) h_next=output_gate*np.tanh(c_next) return h_next ,c_next # Helper functions omitted here... ```
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