**最近看到一个blog，对LSTM模型介绍的很全面，所以我在这里记录一下。后续会逐渐补充公式推导的部分。 **RNN关键点之一是连接先前的信息到当前的任务中，而LSTM模型是一种特别的RNN。不幸的是RNN对长期依赖信息的学习能力不足，会出现梯度消失等问题。而LSTM网络就是解决长短时的信息依赖问题。1.简介LSTM网络全称为 Long Short-Term Memory，长期短期记忆模型，被
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2024-03-07 21:33:43
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RNN与LSTM一、RNN1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们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；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中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入是有关系的。
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2024-04-09 18:14:36
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这里写目录标题RNN的引入RNN的类别两种Network两边同时进行RNNLSTMLSTM流程深入LSTM结构RNN带来的梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法：LSTMRNN的应用 RNN的引入RNN：具有记忆的神经网络。 一个词汇表示成一个Vector 输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率 多层的RNN的类别两种Network两边同时进行RNN除了可以获
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2024-02-18 20:10:50
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循环神经网络循环神经网络，Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频分类完全递归网络（Fully recurrent network）H
原创
2021-03-03 15:09:04
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RNN：RNN ，是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。是包含循环的网络，允许信息的持久化。循环进行学习，前期的学习知识，可以为后期所用。长期依赖（Long-Term Dependencies）问题：但是，如果当前需要的学习知识距离上次的知识经验距离较远，就会丧失连接如此远的就知识（信息）的能力。理论上，RNN 绝对可以处理这样的 长期依赖 问题。幸运的是，LSTM 并没
原创
2022-07-06 08:26:22
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参考博客：[译] 理解 LSTM 网络之前提到了RNN，也提到了RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同：RNNLSTM由上面两幅图可以观察到，LSTM
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2024-03-19 09:10:27
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前言好久没用正儿八经地写博客了，居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。RNN最近做出了很多非常漂亮的成果，比如Alex Graves的手写文字生成、名声大振的『根据图片生述文字』、输出类似训练语料的文字等应用，都让人感到非常神奇
如何形象理解LSTM的三个门从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。1. 普通RNN先简单介绍一下一般的RNN。 其主要形式如下图所示（图片均来自台大李宏毅教授的PPT）： 这里：
前言传统的RNN到后期会出现梯度消失现象，前面的内容到后面已经没有办法get到，为此，LSTM和GRU诞生了。LSTM长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一
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2024-07-14 08:22:13
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1. 循环神经网络①基本结构在传统的神经网络模型中，是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(Recurrent Neuron Network)是一种对序列数据建模的神经网络，即一个序列当前的输出与前面的输出也有
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2024-04-26 15:20:48
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目录RNNLSTM计算公式参数量计算self-attentionbert论文源码问题问题：bert中进行ner为什么没有使用crf；使用DL进行序列标注问题的时候CRF是必备嘛(todo: in action)问题：BERT的初始标准差为什么是0.02？cnn vs rnn vs self-attentionRNN结构，双向LSTM，Transformer， BERT对比分析RNNRNN 按照时间
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2024-05-06 10:45:34
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文章目录RNN为什么需要RNN（循环神经网络）RNN的结构及变体重要变体之Encoder-DecoderRNN的训练方法—BPTTRNN的梯度消失梯度爆炸问题LSTM长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM网络LSTM变体讨论与思考在RNN中能否使用ReLU作为激活函数？为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数？可以使用别的激活函数吗？ RN
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2024-06-05 11:11:16
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文章目录前言一、LSTM是什么？算法介绍二、训练LSTM模型1.数据预处理2.构建LSTM模型设定模型参数构建并训练模型训练模型三、 数据可视化展示四、评估模型五、总结参考资料 前言【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）-RNN数据集介绍部分见前篇，本文主要讲述LSTM模型的构建。一、LSTM是什么？算法介绍我们之前使用RNN的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上
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2024-08-01 21:44:37
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LSTM::只需研究一次 作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随
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2021-08-02 09:45:02
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LSTM::只需研究一次 作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随
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2021-05-26 23:00:33
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哈喽，大家好，上一次我们了解了什么是卷积神经网络RNN，然后我又加上了我翻译的那一篇文章来简述了一下RNN和LSTM，今天，让我们来详细的了解下什么是LSTM。首先提到RNN呢，我们自然会想到RNN所带来的弊端，因此人们为了解决这个弊端，因此人们引入了我们今天所要了解的对象LSTM。LSTM是long short term memory的一种简称，中文名字呢又叫做长短期记忆，这是现在最流行的RNN
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2024-05-14 15:30:41
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LSTM（long-short term memory）networks 是一种特殊的RNN网络，整体思维一致，具体区别和原理可以参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 上文对于LSTM阐述非常清晰，这里就不多赘述了，主要记录下自己在学习过程中遇到的一些问题和不清晰的点，以及我自己的理解。RNN与常规网络的区别从输入
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2024-03-28 09:39:03
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最近在研究RNN。RNN 即循环神经网络，是以是一类以序列(sequence)数据为输入的神经网络，输出不仅取决于当前时刻的输入，还和之前时刻的输入有关。而LSTM则是RNN的一种变种，用于改善RNN在处理long term memory时的缺陷。 在查找资料的时候发现了这篇文章写得非常好，而且通俗易懂。将RNN和LSTM之间的区别阐述的非常明白。 首先是两幅经典的图:来自(http://
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2024-04-25 13:05:07
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深度学习——LSTM原理与公式推导1、 RNN回顾1.1 RNN神经网络回顾1.1.1 RNN概述循环神经网络(RNN)，主要用于出来序列式问题，通过隐藏节点之间的相互连接，赋予了整个神经网络的记忆能力。对于RNN中的每一隐藏状态而言，其输入主要包括两个部分，一部分是正常接受输入数据的输入，另外一个输是将前一个隐藏状态节点作为下一个节点的输入。1.1.2 RNN的网络构成图 上述是一个简单的正向传
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2024-07-04 19:40:31
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CNN模型比较适合计算机视觉，他只有相邻的层之间才会有联系，但是对于一句话来说，前后之间是有一定的联系的，比如英语中一些词的单复数和主语有很大的关系，我们在判断时候就需要看一下前面的词，但是CNN模型只能看到上一层，再往前是看不到的，因此在自然语言处理中，ＣＮＮ模型是不合适的，而RNN模型的输出是受 ...
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2021-09-18 13:35:00
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