标准RNN可以处理短期依赖，难以处理长期依赖，例如 I grew up in France...........I speak fluent _____.空格处显然应该填法语，但是标准RNN中，输入x4对Ot的影响可能微乎其微，而LSTM(Long Short-Term Memory)，即长短时记忆网络，是RNN的扩展，其会通过特殊的结构设计来增加长期记忆问题。LSTM的结构如下图，比标准RNN多
目录1 循环神经网络2 长依赖存在的问题3 LSTM Networks4 LSTM背后的核心理念5 一步步的拆解LSTM5.1 forget gate忘记门（遗忘门）5.2 input gate输入门5.3 更新上一个状态值Ct−15.4 输出门output gate6 LSTM的变种6.1 peephole conn
转载
2024-08-09 00:08:00
831阅读
那一年,李刚还没有儿子。
那一年,凤姐只是个传说。
那一年,菊花只是一种花。
那一年,芙蓉也不是咱们姐。
那一年,人们还不知道浮云。
那一年,世间也看不到神兽。
那一年,锄头不是用来挖墙角的。
那一年,企鹅不是qq。
那一年,犀利也不是咱哥。。
转载
2011-04-25 10:55:03
393阅读
1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题，例如，对于阅读一篇文章，RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解，这是传统的网络是不能做到的。但是，对于RNN网络存在长期依赖问题，比如看电影的时候，某些细节需要依赖很久以前的一些信息，而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息，随着时间间隔不断增大，RNN网络会丧失学习到很远的信息能力，也就是说记忆容量是有限的。例如，对于阅读一本
转载
2024-05-28 11:10:12
110阅读
形状记忆聚合物（SMP）广泛应用于航空航天、生物医疗、电子器件、智能纺织品及自组装等领域。本文利用高密度聚乙烯（HDPE）改善超高分子量聚乙烯（UHMWPE）的流动性，设计了单螺杆挤出实验制备了HDPE/UHMWPE共混物，并在牵引机的作用下获得了具有分子链取向结构的共混物样品，着重分析了分子链取向方向对形状记忆效应的影响；同时以结晶区为固定相，以取向的分子链链段、链节及无规缠结的大分子链为变形相
从去年毕业至今，一年多一点的时间，在这个单位，依稀记得刚进来来的时候，单位正在开发一个大型系统，用的是NodeJS,之前都没接触过，通过两天时间的熟悉，对于开发工具webstorm有了一定的了解，接下来就是一个月的开发。一个月的nodeJS开发，我觉得这个技术还是挺好用的。接下来就是ssh开发，在这过程中，让我体会到了框架的好处，用起来方便好多，数据库采用oracle，一
原创
2015-09-11 10:24:37
377阅读
在前面学习的循环网路中，因为梯度中有参数weight_hh的k次幂的存在，所以会导致梯度弥散和梯度爆炸的问题。对于梯度爆炸问题，可以用PyTorch笔记22最后面给出的梯度裁剪的方式解决。但是梯度弥散的问题没法这样直接解决，LSTM一定程度上解决了这样的问题，从而为长序列记忆提供了较好的解决方案。长序列难题在原始的循环网络中，实际上能处理的记忆信息比较短。如对自然语言的处理中，只能记住之前较少的几
那一年，太阳还不叫日，苍井空还是处女，冠希还没有相机，李刚还没有儿子。
那一年，凤姐只是个传说，菊花只是一种花，人们还不知道浮云，世间也看不到神兽。
那一年，2B我只知道是铅笔，人们还不会偷菜，我们还不会打酱油，杯具只是用来刷牙的。
那一年，教授还不是叫兽，领导还不会写日记，没房子也可以结婚，肚子大了还知道是谁的。
那一年，我们还相信真情…&hel
转载
精选
2011-05-30 14:33:27
724阅读
没觉得，这一年会过得这样快，我还没来得及学习一些新的东西，改正一些自己的错误，新的一年就到了。看了几本很有价值的书，从硕士二年级到三年级的跨越，找了一份工作，写了很多份报告，认识了几个聊得来的朋友。。。等等等，还有一些个大事小事的，太多啦！ 大概是3月份吧（具体的时间我也记不住了，我也懒得去查），新学期开学了，这一年
原创
2023-05-11 21:26:28
70阅读
目录摘要：研究背景：滑动时间窗口的构建：双层双向长短期记忆神经网络构造：程序计算结果：本文Matlab代码分享 摘要：为了充分挖掘电力负荷与多维特征因素的非线性关系，提高负荷预测精度，提出了一种基于随机森林和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的超短期负荷预测方法。首先，采用滑动时间窗口的方式构建神经网络的输入数据，使其输入前几个时间点的负荷值以预测下一时间点的负荷值，提高网络的精度；其
转载
2024-03-11 17:11:12
101阅读
在上篇文章一文看尽RNN（循环神经网络）中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。Long Short Term Memory networks（以下简称LS
转载
2024-07-04 15:22:15
45阅读
循环神经网络（RNN）很容易受到短期记忆的影响。如果序列足够长，序列开头的信息随着传递逐渐减弱，直至消失，很容易被遗漏。在反向传播中，循环神经网络也存在梯度消失等问题。一般而言，梯度是用来更新神经网络权重，梯度消失问题是梯度随着时间的推移逐渐减小到0，如果梯度非常小，它就不能为学习提供足够的信息。所以RNN中，通常是前期的层会因为梯度消失和停止学习。因此，RNN会忘记它在更长的序列中看到的东西，从
转载
2024-07-05 05:33:27
182阅读
文章目录1. 基本概念2. 长短时记忆网络的前向计算2.1 门2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3. 长短时记忆网络的训练3.1 LSTM训练算法框架3.2 关于公式和符号的说明3.3 误差项沿时间的反向传递3.4 将误差项传递到上一层3.5 权重梯度的计算4. GRU4.1 LSTM与GRU的区别 1. 基本概念长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
转载
2023-12-18 21:44:38
135阅读
LSTM长短期记忆网络：它是一种特殊的RNN网络，可以很好的解决长时依赖问题，与常规神经网络有什么不同？ 传统的RNN为 可以看到它的处理层非常简单，通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。这样就可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。例如处理语音识别，语言模型，机器翻译等LSTM的结构和上面相似： LSTM可以通过门控单元可以对细胞添加和删除信息。通过门可以
转载
2024-03-06 05:28:13
50阅读
不知不觉已经过了二十个春夏秋冬了！在这二十年里，我分别经历人生的三个转折点。我也不知道这三次的选择是否正确，但是它却决定了我的一生。人生就是不断的选择，选择对了舒坦一生，选择错了辛苦一辈子。 09那年，那一年我才15岁。我清楚的记得那个时候我还是一个毛头小子，什么事都不懂的小孩，但是我却经历了同龄孩子都无法经历的事。当时摆在我面前有两个选择，要么继续念书、要么辍学。当时我义无返顾的选择了辍学，因
推荐
原创
2013-08-31 23:09:49
3070阅读
点赞
58评论
神经网络学习-介绍长短期记忆网络LSTM初探长短期记忆网络 在之前的文章中，我们介绍过循环神经网络RNN的原理，但由于RNN无法对更长的信息进行处理和使用，所以需要引入一种基于RNN的变种的神经网络，也就是所谓的LSTM长短期记忆神经网络。这种网络可以很好地处理间隔较长的信息，也就是自然语言处理中常见的上下文信息，可能在实际情况下预测当前词汇所需要用
转载
2024-05-15 09:14:37
49阅读
那一年，我们研一
转载
2012-09-19 15:22:00
175阅读
2评论
长短时记忆网络是循环神经网络(RNNs)的一种，用于时序数据的预测或文本翻译等方面。LSTM的出现主要是用来解决传统RNN长期依赖问题。对于传统的RNN，随着序列间隔的拉长，由于梯度爆炸或梯度消失等问题，使得模型在训练过程中不稳定或根本无法进行有效学习。与RNN相比，LSTM的每个单元结构——LSTM cell增加了更多的结构，通过设计门限结构解决长期依赖问题，所以LSTM可以具有比
转载
2023-09-04 12:48:35
89阅读
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases《TensorFlow实战Google深度学习框架》1.LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络原理上一篇文章已经讲完RNN的原理及Te
转载
2024-03-26 11:19:15
182阅读
2014的最后一天了，这一年发生了很多事，国内的国外的，都是大事件。十年以后如果要拍电影或者电视剧，2014年有着各类的题材。悬疑片、战争片、灾难片、恐怖片、侦探系列、宫廷系列。最为惊心动魄的还是国际国内新秩序的建立和金融资本新掠夺（石油过山车和围剿卢布）。在未来的几年，经济恐怕都和今年的刀光剑影有关，看看能否挺过来。算算账我记得掌门有个谈话，有人说我不是很喜欢钱（结合上下文，意思是视金钱为粪土）
原创
2023-04-09 05:48:52
167阅读
