代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_se ...
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2020-05-02 17:18:32
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写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的，这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下，看看哪个训练速度快一些。在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候，遇到了模型 ...
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2020-04-18 11:34:14
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目录 背景 从RNN到LSTM LSTM 的核心思想 LSTM前向传播算法 LSTM 的变体 一、背景 由于RNN梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN的机构做了改进，得到了RNN的特例长短期记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）和其它变形，可以从结构上避 ...
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2020-04-08 21:05:54
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lstm：长短时记忆网络，是一种改进后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理的长距离依赖问题。 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 按照时间维度展开如下所示： 在t时刻，lstm的输入 ...
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2020-04-05 20:37:18
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感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-04-01/tech-info/18508.html当您看到一个图像，您的大脑可以轻松分辨出图像的含义，但是计算机可以分辨出图像的含义吗？计算机视觉研究人员为此做了很多工作，他们认为直到现在都不可能！随着深度学习技术的进步，海量数据集的可用性和计算机功能的增强，我们可以构建可以为图像生成字幕的模型。这就是我们将在这个项目中实现的目标，在
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2020-04-02 17:46:10
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在上一篇博客中，我们实现了用LSTM对单词进行词性判断，本篇博客我们将实现用LSTM对MNIST图片分类。MNIST图片的大小为28*28，我们将其看成长度为28的序列，序列中的每个数据的维度是28，这样我们就可以把它变成一个序列数据了。代码如下。 ''' 本程序实现用LSTM对MNIST进行图片分 ...
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2020-03-24 00:54:57
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True ...
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2020-03-22 01:34:10
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"论文下载" 作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点， DNN不能用于将序列映射到序列 。此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序 ...
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2020-03-13 12:49:46
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关于时间序列预测 你可能经常会遇到这样的问题，给你一个数据集，要你预测下一个时刻的值是多少？如下图所示，这种数据往往并没有规律可言，也不可能用一个简单的n阶模型去拟合。老实说，以前我遇到这种问题都是直接上灰色模型，但是用的多了就感觉会有点问题。其它还有一些模型比方说ARAM、ARIRM我没有试过。这 ...
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2020-03-04 23:16:56
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1. LSTM要么可以没有c_state，和h_state，一旦有就一定要初始化， 大小为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 2.RNN中只需要指定h_state，而且h_state可以指定为None 3.LSTM返回的c_state和 ...
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2020-02-29 20:09:28
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