1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 Bi
前言数据来自于kaggle比赛Ventilator Pressure Prediction，数据背景介绍请看官方说明
代码来自于当前排名第一的团队Shujun, Kha, Zidmie, Gilles, B，他们在获得第一名的成绩以后发了一篇博客，提供了他们在比赛中使用的模型，包括LSTM CNN transformer、PID Controller Matching、Simple LSTM
该篇
一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和
目录前言1. 数据集1.1 下载数据集并处理1.2 将数据集分为source和target1.3 定义词汇类1.4 获取训练集2. 定义模型2.1 导入相关工具包2.2. 定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3.训练函数4.预测函数5.测试5.1定义参数5.2.训练5.3.预测 前言这两天学习了RNN，就想实现一下机器翻译，如果有
整个个专栏记录一下深度学习的相关文章(一)认识深度学习(二)机器学习应用策略(三)卷积神经网络(四)序列模型(五)pytorch从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词 token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram准备词语特征的方法，N代表能够一起使用的
长短期记忆（LSTM）网络已被广泛用于解决各种顺序任务。让我们了解这些网络如何工作以及如何实施它们。就像我们一样，循环神经网络（RNN）也可能很健忘。这种与短期记忆的斗争导致 RNN 在大多数任务中失去有效性。不过，不用担心，长短期记忆网络 (LSTM) 具有出色的记忆力，可以记住普通 RNN 无法记住的信息！LSTM 是 RNN 的一种特殊变体，因此掌握 RNN 相关的概念将极大地帮助您理解本文
通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyter notebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集 sklearn.neural_network.MLPClassifier:用于生成数据集 numpy:数据批处理 matplotlib：画图 warnings.simplefilter:简单过滤器from
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2023-10-10 22:17:07
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文章目录conv层：pooling 层：BatchNorm层矩阵运算dropout层relu层interpolate实现插值和上采样自定义函数为nn.modulemobilenet v1- depthwise层residual模块fire_moudle模块mobilenet v2 InvertedResidual 模块：depthwise conv实现初始化权重方法一：初始化权重方法二：mobi
再话RNN,LSTM（双向RNN）之前写了一篇关于RNN，LSTM,GRU的公式推导以及前向传播的文章，但是后来发现，当时自己写的时候挺清楚的，后来过段时间就忘了，看来还是理解的不够啊。所以今天这篇文章写一下，到底什么是RNN,LSTM。首先，大家都知道，RNN解决的就是神经网络记忆的问题。因为RNN网络的有一个临时的输入，所以可以很好地记忆住之前的信息。 但是，在进行BPTT（rnn的反向传播）
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1508.01991v1论文摘要本文百度出品。使用双向LSTM+CRFs 模型用于NLP序列标注问题（POS、分块、命名实体识别）。作者认为应该是这个模型首次用于该研究领域。模型两个优点，精度高和对词向量的依赖性小 (In additi
7.1.1 简介
改论提出了一系列基于长短期记忆（LSTM）的序列标注模型。包括LSTM，BI-LSTM，LSTM-CRF和BI-LSTM-CRF，是首次将双向的LSTM CRF(简称BI-LSTM-CRF)模型应用于NLP基准序列标记数据集。论文中证明，由于双向LSTM组件，bilsm - crf模型可以有效地利用过去和未来的输入特性。由于CRF层，它还可以使用句子级别的标记信息。7
Bi-RNN把普通的RNN拆成两个方向，一个正向的，关联历史数据；一个逆向的，关联未来数据，这样对于同一时刻，可以使用输入的历史数据和未来数据。两个方向的RNN有各自的state，相互之间没有直接连接，只是在最后的两份输出一起连接到Bi-RNN的输出节点上。 针对序列的后向传播叫做BPTT，BPTT在双向RNN中无法同时更新状态和输出。 正向的state传播，从时间步1->T，反向从T-
1.52.LSTM 1.52.1.LSTM简介 1.52.2.RNN单元的内部结构 1.52.3.LSTM单元的内部结构 1.52.4.原理 1.52.5.遗忘门 1.52.6.输入门 1.52.7.输出门 1.52.8.Intuitive Pipeline 1.52.9.LSTM变体GRU 1.52.10.LSTM变体FC-LSTM 1.52.11.Pytorch LSTM API介绍 1.52
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Oct 25 13:41:35 2018@author: lg"""import numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.rnn as rnnimport
原创
2023-01-13 06:00:47
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关于基本的LSTM构建一个rnn需要有两个关键东西， cell，就是LSTM里面的一个模块； 网络，tf.nn.dynamic_rnn()、tf.nn.static_bidirectional_rnn()等 上面两个网络最后一般返回两个变量，一个是outputs，一个是state 1. state是一个tuple（默认情况下）,内容是(c,h)，看LSTM的公式就知道，c就是细胞状态，h就是当前的
1、LSTM层Class torch.nn.LSTM(*args,**kwargs)# pytorch中的输入参数
input_size – 数据的特征维度（使用embedding时就是指embedding dim）
hidden_size – 隐向量的维度
num_layers – LSTM的层数，i层LSTM将使用i-1层LSTM的输出作为输入。默认为1
bias – 特征变换时是否使
RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），对于处理有序的数据很有效，预测序列化的数据在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神
1.tf.Graph()你一旦开始你的任务，就已经有一个默认的图已经创建好了。而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到。 添加一个操作到默认的图里面，只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行。比如下面的例子展示的：import tensorflow as tf
import numpy as np
c=tf.constant(value=1)
print(c
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2023-10-13 15:13:40
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