【LSTM】Understanding-LSTMs

最新推荐文章于 2024-04-13 14:10:09 发布
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文章标签： 人工智能
本文深入解析了长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在解决序列问题上的独特优势。通过直观的图形展示和详细的数学公式解释，帮助读者理解如何利用LSTM克服传统循环神经网络在长期依赖问题上的局限。

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

【BBC新闻文章分类】使用 TF 2.0和 LSTM 的文本分类
gongdiwudu的专栏
10-05 3672
在解决新闻文章数据集的文档分类问题。我们输入每个单词，单词在某些方面相互关联。当我们看到文章中的所有单词时，我们会在文章末尾做出预测。RNN通过传递来自最后一个输出的输入，能够保留信息，并能够利用最后的所有信息进行预测。这适用于短句，当我们处理长文章时，会出现长期依赖问题。因此，我们一般不使用原版RNN，而是使用长短期记忆。LSTM是一种可以解决这种长期依赖问题的RNN。
【转】Understanding LSTM
luchi007的专栏
04-12 357
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw...
Understanding LSTM Networks
baidu_23905649的博客
09-25 560
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw
Understanding-LSTMs[中文翻译]
优化算法
09-02 2373
原文：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/循环神经网络每秒钟人类都不会从头开始思考。在阅读本文时，您可以根据您对以前单词的理解来理解每个单词。你不要把所有东西都扔掉，再从头开始思考。你的想法有持久性。传统神经网络不能做到这一点，似乎是一个主要的缺点。例如，想象一下，您想要分析电影中每一点发生的事件。传统神经网络如何能够利
（译）理解LSTM网络 ----Understanding LSTM Networks by colah
冷月无声的博客
04-03 1676
目录 1. RNN的不足之处 2. LSTM 2.1 LSTM原理 3 逐步理解 LSTM 1. forget gate layer遗忘门 2. input gate layer 3. output gate layer 4LSTM 的变种 GRU 4.1. GRU 与LSTM的对比 5. 其它变种 5.1. peephole connections 1. RNN的不足...
LSTM的巅峰理解笔记
咕噜咕噜
04-14 526
Recurrent Neural Networks 目录 Recurrent Neural Networks 一.The Problem of Long-Term Dependencies 二. LSTM Networks 三. The Core Idea Behind LSTMs 四. Step-by-Step LSTM Walk Through 五. Variants on Long Short Term Memory 六. Conclusion RNN展开： RNN的实现很多任
java lstm_LSTM - 长短期记忆网络
weixin_34543510的博客
02-27 303
循环神经网络(RNN)人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆的问题，如下图：看到这里，你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆。我们把这个图展开：可以看出，我...
RNN 、LSTM、 GRU、Bi-LSTM 等常见循环网络结构以及其Pytorch实现
MirrorN的博客
03-19 9244
这篇文章主要是对之前一段时间里接触到的 循环神经网络 的相关知识进行一些总结，包括个人觉得初学难理解或者需要注意的问题和如何使用Pytorch的相关函数。由于这些经典结构网上资料很多，所以一些通识不再陈述，偏重代码部分。 文章目录1.RNN2.LSTM3. GRU4. Multi-Layers-LSTM4. Bi-LSTM5.参考 1.RNN 很多问题都归结于序列信息的处理，例如 speech r...
lstm-shp
最新发布
03-10
In Long Short-Term Memory (LSTM) networks, understanding the shapes of input data and output predictions plays a crucial role in ensuring correct implementation and performance optimization....
理解LSTMs (Long Short Term Memory Networks)
RaySunWHUT
03-21 3321
Understanding LSTM Model
理解LSTM模型
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Toby的博客
06-22 1万+
写在前面：这是翻译自colah的一篇博客，原文关于LSTM神经网络模型的理解写的非常直观、简单易懂，所以翻译过来帮助大家学习理解LSTM模型。 当然我不是按照原文一字不落的翻译，而是摘出其中对模型理解最有帮助的部分，然后用我自己理解的方式和语言来写的博文。这是我翻译博文的一贯做法。 有兴趣的可以自行去看原文，比较简短，原博客地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 一、循环神经网络RNN RNN循环神经网络使用循环核来实
理解 LSTM 网络(Understanding LSTM Networks)
ACM_hades的博客
04-08 669
参考链接 参考博客:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 标准的循环神经网络(RNN) 模型图：RNN包含一个循环，在上面的示例图中，神经网络的模块A，正在读取某个输入XtX_tXt​，并输出一个值 hth_tht​。循环可以使得信息从当前步传递到下一步。 展开RNN：链式的特征揭示了 RNN 本质上是与序列相关的。他...
lstm网络_理解LSTM网络--Understanding LSTM Networks
weixin_39805409的博客
12-04 311
Recurrent Neural Networks人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时，根据你对前面词语的理解，你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容，体现了思维的连续性。传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时，不能做到像人类思维一样的具有连续性，这成为它的一个主要不足。比如你想对电影不同时刻发生的故事情节进行事件的分类，就无法利用传统的神经网络，根据电影中前面时...
机器学习常见面试题
weixin_30823001的博客
05-22 373
1、L1范式和L2方式的区别 （1）L1范式是对应参数向量绝对值之和 （2）L1范式具有稀疏性 （3）L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择） （4）L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根 （5）L2范式是为了防止机器学习的过拟合，提升...
【翻译】理解 LSTM 网络
专注于全栈开发领域
04-13 211
LSTM 是 RNN 取得的一大进步。很自然地要问：还有其他的进步空间吗？研究人员的普遍答案是：Yes！还有进步的空间，那就是注意力（attention）！注意力的想法是让 RNN 中的每一步都从信息更加富集的地方提取信息。例如，你想使用 RNN 对一幅图片生成描述，它也需要提取图片中的一部分来生成输出的文字
LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）
qfikh的博客
12-28 2227
原文链接：Understanding LSTM Networks 1. 循环神经网络（RNNs) 人们思考问题往往不是从零开始的。就好像你现在阅读这篇文章一样，你对每个词的理解都会依赖于你前面看到的一些词，而不是把你前面看的内容全部抛弃了，忘记了，再去理解这个单词。也就是说，人们的思维总是会有延续性的。 传统的神经网络是做不到这样的延续性（它们没办法保留对前文的理解），这似乎成了它们一个巨...
理解LSTM的资料Materials to understand LSTM — Medium
GarfieldEr007的专栏
04-29 1943
Materials to understand LSTM People never judge an academic paper by those user experience standards that they apply to software. If the purpose of a paper were really promoting understanding, then
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