考虑 state_is_tuple Output, new_state = cell(input, state) state其实是两个 一个 c state,一个m(对应下 ...
在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记 一 https: www.jianshu.com p ccb b f 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络。我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化。希望想我一样的入门选手看到其中的每一 ...
2018-06-20 17:19 0 942 推荐指数:
考虑 state_is_tuple Output, new_state = cell(input, state) state其实是两个 一个 c state,一个m(对应下 ...
tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 ...
tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存 ...
0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够 ...
循环神经网络 介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点,通过之前已经给出的词语来预测后面的词语 ...
1、学习单步的RNN:RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个 ...
即可。将outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_c ...