LSTM的新理解unit

最新推荐文章于 2025-04-19 01:23:11 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： rnn lstm
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/88351109
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Understanding LSTM Networks——理解LSTM网络
AI天才研究院
09-04 1317
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种基于RNN (Recurrent Neural Network) 的循环神经网络，其目的是解决长期依赖的问题。它使用门结构来控制信息流的通道，并将这种结构与记忆细胞一起组合在一起，以更好地学习长期依赖的信息。通过引入LSTM，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，进而提高模型训练的效率。本文通过对LSTM网络的基本原理、结构、算法等进行系统性阐述，力求让读者能对LSTM网络有一个清晰、全面和易于理解的认识。
LSTM神经网络的深层次理解以及实战
AI天才研究院
07-29 1286
相比于之前出现的机器学习模型，自然语言处理(NLP)领域近年来取得了长足的进步。比如，深度学习技术在文本分类、序列建模等任务上已经取得了显著的成果。而最近几年最火爆的就是LSTM神经网络。本文将详细介绍LSTM神经网络的基础知识和应用。本篇文章主要内容包括以下几个方面:（1）LSTM神经网络介绍；（2）LSTM网络的结构及工作原理；（3）LSTM网络的优点和缺陷；（4）如何实现LSTM网络；（5）实战：基于LSTM网络的情感分析系统。
Keras关于LSTM的units参数，还是不理解
2401_85014194的博客
05-17 1060
假设 num_units 是128，输入是28位的，那么根据上面的第 2 点，可以得到，四个小黄框的参数一共有 （128+28）*（128*4），也就是156 * 512，可以看看 TensorFlow 的最简单的 LSTM 的案例，中间层的参数就是这样，不过还要加上输出的时候的激活函数的参数，假设是10个类的话，就是128*10的 W 参数和10个bias 参数。，比如 x是28位的向量，h(t-1)是128位的，那么拼起来就是156位的向量，就是这么简单。，对，就是经典的神经网络的结构，
长短期记忆网络（LSTM（long short term memory）unit）
csdn_xmj的博客
06-24 1381
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 上一篇文章我们学习了门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）。它能够实现在序列中学习非常深的连接。其他类型的单元也可以做到，比如LSTM即长短时记忆网络，甚至比GRU更加有效，让我们看看。 如上图左侧是GRU的公式，有两个门（gates）：更新门Γ_u（the update gate）和相关门Γ_r（the relevance gate）。 LSTM是一个比GRU更加强大和通用的版本，这多亏了 Sepp Hochreiter和
如何提高“强化学习算法模型“的泛化能力?
最新发布
强化学习曾小健
04-19 1303
当然，这里常常有一个假设，训练的数据集和测试的数据集是同分布的，即来自于同一个领域（domain）的同一个任务（task）。强化学习的数据是有模型与环境交互过程中产生的，所以普遍认为强化学习中的泛化能力弱，模型较容易过拟合到当前的训练环境。，尽可能地限制从环境观测传递到状态标识的信息，鼓励神经网络去学习一些高维地特征，算法可以有效的泛化到未见过的环境。如下是文章中的主要框架图。对于强化学习来说，泛化能力指的是：对于同一个领域中的同一个任务，强化学习模型在训练环境训练，在测试环境验证的模型的性能。
Keras关于LSTM的units参数，还是不理解?
03-06 2万+
LSTM(units,input_shape(3,1)),这里的units指的是cell的个数么？如果是，按照LSTM原理这些cell之间应该是无连接的，那units的多少其意义是什么呢，是不是相当于MLP里面对应隐层的神经元个数，只是为了扩展系统的输出能力？ 作者：lonlon ago 链接：https://www.zhihu.com/question/64470274/answer/2563...
BasicLSTMCell中num_units参数解释
notHeadache的博客
07-23 1万+
前言 关于LSTM原理： http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 关于LSTM原理（译文）：https://blog.youkuaiyun.com/Jerr__y/article/details/58598296 关于Tensorflow+LSTM的使用：https://www.knowledgemapper.com/knowm...
LSTM参数理解
xinyihhh的博客
12-23 6122
LSTM(units, input_shape=(window, feanum), return_sequences=True/False) 1.units:指的并不是一层LSTM有多少个LSTM单元,实际代表的是LSTM单元内的隐藏层的尺寸；对于LSTM而言，每个单元有3个门，对应了4个激活函数（3个sigmoid,一个tanh）。假如units=32，也就是说有4个神经元数量为32的前馈网络层。 计算过程：假如序列长度为5（5个时间点），维度为10（每个时间点的特征数量），对于任意一个时间点1×10
LSTM小白入门_lstm神经网络_lstm代码_LSTM_LSTM深度神经网络
09-10
除了基本的LSTM，还有许多变体，如GRU（Gated Recurrent Unit）简化了LSTM的结构，而Stacked LSTM和Bidirectional LSTM则通过堆叠多层或同时考虑前后信息来提高性能。 6. 训练LSTM模型： 训练LSTM模型时，要注意...
具有上下文门控机制的图LSTM，可用于理解语言
03-25
随着深度学习技术的发展，基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）的方法成为了研究的焦点，尤其是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）在SLU...
理解LSTM网络
Microstrong
04-30 1513
目录： LSTM网络 LSTM前向传播算法 LSTM反向传播算法 思考几个问题 LSTM的变体 Reference 1. LSTM网络 LSTM是一种特殊的RNN，可以解决长期依赖的问题。它是由Hochreiter和Schnidhuber提出的，后来被很多人改进和推广，并在各种各样的问题上工作得非常好，现在被广泛的应用。 明确来说，设计LSTM主要就是为了解决长期依赖的问题，它的本质就是能够记...
[Keras]LSTM()
1003
04-04 235
keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_...
对LSTM层的参数units 的理解
up_XCY的博客
11-01 1万+
model = Sequential() model.add(LSTM(32, batch_input_shape=(None, 10, 64))) 以上LSTM的第一个参数units=32,指的并不是一层LSTM有32个LSTM单元。 在很多LSTM的框图中，我们都会将LSTM单元按照时间顺序排列开来，句子的长度是多少我们就会画出多少个LSTM单元。这也是给我们带来误解的地方。实际上一层LST...
【循环神经网络系列】二、LSTM
traveller的博客
11-06 463
LSTM
tensorflow.keras lstm 部分参数整理units input_size
qq_43785048的博客
05-04 2371
参考博客： (11条消息) 关于LSTM的units参数_LeoRainy的博客-优快云博客_lstm units怎么设置 Keras LSTM的参数input_shape, units等的理解_ygfrancois的博客-优快云博客_keras lstm units 见到过lstm(80)的用法 查到80对应的是units这个参数，由于关于lstm网上的图大多是来自Understanding LSTM Networks -- colah's blog的下面这张图 所以一开始会以为是这样...
【个人整理】长短是记忆网络LSTM的原理以及缺点
MIss-Y的博客
04-04 3万+
前言：普通的循环神经网络RNN是很难训练的，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。本文将大致介绍一下LSTM的工作原理，然后介...
图解LSTM——一文吃透LSTM
YG的博客
08-17 2万+
图解LSTM——一文吃透LSTM v0版(20210817)：本版本将通过图解LSTM的方式，逐步剖析LSTM的内部结构，力求把LSTM的结构和公式刻在大家的脑海中。当前版本并不会对LSTM的有效机制原因和反向传播进行分析，重点在于LSTM的结构展现上，也不会牵扯别的太多，就一个目的，让大家看透“LSTM”。 一、理解第一步：宏观认识 LSTM能干什么？ 简单说，就是将一串向量序列，转换为另一串含有更多特征信息的向量序列,也可以理解为embedding的一种方式。在实际应用中，输入的可以是一维的信号
（Caffe）LSTM层分析
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沤江一流的专栏
11-10 4万+
本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/mounty_fsc/article/details/ 本部分剖析Caffe中Net::Forward()函数，即前向计算过程。从LeNet网络角度出发，且调式网络为测试网络（区别为训练网络），具体网络层信息见（Caffe，LeNet）初始化测试网络（四） 1 相关问题 Long-term recurrent convolutional
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