隨時間反向傳播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符號注解: \(K\):詞匯表的大小 \(T\):句子的長度 \(H\):隱藏層單元數 \(E_t\):第t個時刻(第t個word)的損失函數,定義為交叉熵誤差\(E_t=-y_t ...
LSTM簡介以及數學推導 FULL BPTT 前段時間看了一些關於LSTM方面的論文,一直准備記錄一下學習過程的,因為其他事兒,一直拖到了現在,記憶又快模糊了。現在趕緊補上,本文的組織安排是這樣的:先介紹rnn的BPTT所存在的問題,然后介紹最初的LSTM結構,在介紹加了遺忘控制門的,然后是加了peephole connections結構的LSTM,都是按照真實提出的時間順序來寫的。本文相當於把各 ...
2015-11-16 19:44 0 2565 推薦指數:
隨時間反向傳播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符號注解: \(K\):詞匯表的大小 \(T\):句子的長度 \(H\):隱藏層單元數 \(E_t\):第t個時刻(第t個word)的損失函數,定義為交叉熵誤差\(E_t=-y_t ...
本文是根據以下三篇文章整理的LSTM推導過程,公式都源於文章,只是一些比較概念性的東西,要coding的話還要自己去吃透以下文章。 前向傳播: 1、計算三個gate(in, out, forget)的輸入和cell的輸入: \begin{align}{z_{i{n_j ...
首先明確一下,本文需要對RNN有一定的了解,而且本文只針對標准的網絡結構,旨在徹底搞清楚反向傳播和BPTT。 反向傳播形象描述 什么是反向傳播?傳播的是什么?傳播的是誤差,根據誤差進行調整。 舉個例子:你去買蘋果,你說,老板,來20塊錢蘋果(目標,真實值),老板開始往袋子里裝蘋果,感覺 ...
目錄 LSTM 計算過程 peephole connections BPTT GRU 雙向RNN Attention Multi-head attention Transformer Bert ...
RNN:(Recurrent Neural Networks)循環神經網絡 第t">t層神經元的輸入,除了其自身的輸入xt">xt,還包括上一層神經元的隱含層輸出st−1">st−1 每一層的參數U,W,V都是共享的 lstm:長短 ...
進行了綜述性的介紹,並對LSTM的Forward Pass和Backward Pass進行了公式推導。 ...
LSTM的推導與實現 前言 最近在看CS224d,這里主要介紹LSTM(Long Short-Term Memory)的推導過程以及用Python進行簡單的實現。LSTM是一種時間遞歸神經網絡,是RNN的一個變種,非常適合處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的事件。假設我們去試着預測‘I ...
Perspective Projection 頂點數據經過模型變換、相機變換轉換到觀察空間,之后渲染系統引入視椎體的概念,並通過投影變換將視椎體轉換到統一設備坐標系中,方便剪裁和后續窗口映射工 ...