colah的一篇講解LSTM比較好的文章,翻譯過來一起學習,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural Networks ...
翻譯:huangyongye 原文鏈接:Understanding LSTM Networks 前言:其實之前就已經用過 LSTM 了,是在深度學習框架 keras 上直接用的,但是到現在對LSTM詳細的網絡結構還是不了解,心里牽掛着難受呀 今天看了 tensorflow 文檔上面推薦的這篇博文,看完這后,煥然大悟,對 LSTM 的結構理解基本上沒有太大問題。此博文寫得真真真好 為了幫助大家理解 ...
2017-11-27 14:41 1 3981 推薦指數:
colah的一篇講解LSTM比較好的文章,翻譯過來一起學習,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural Networks ...
本文譯自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人類並不是每時每刻都從一片空白的大腦開始他們的思考。在你閱讀這篇文章時候,你都是基於自己已經擁有的對先前所見詞的理解來推斷當前詞的真實含義。我們不會將所有的東西都全部丟棄,然后用空白的大腦 ...
目錄 理解 LSTM 網絡 遞歸神經網絡 長期依賴性問題 LSTM 網絡 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 長短期記憶的變種 結論 鳴謝 本文翻譯 ...
作者:Tobin 日期:2019/04/12 緣起:最近在做時間序列分析的實驗,FCN網絡做時序數據分類的效果還可以,由於時間的依賴性,自然地想到是否可以利用LSTM網絡進行時序數據的分類。我對CNN比較了解,但是對LSTM,感覺很多文章都介紹得太籠統,大部分都是介紹cell,而忽略 ...
簡介 LSTM(Long short-term memory,長短期記憶)是一種特殊的RNN,主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失問題。以下先從RNN介紹。 簡說RNN RNN(Recurrent Neural Network,循環神經網絡)是一種處理序列數據的神經網絡。下圖 ...
循環神經網絡(RNN) 人們的每次思考並不都是從零開始的。比如說你在閱讀這篇文章時,你基於對前面的文字的理解來理解你目前閱讀到的文字,而不是每讀到一個文字時,都拋棄掉前面的思考,從頭開始。你的記憶是有持久性的。 傳統的神經網絡並不能如此,這似乎是一個主要的缺點。例如,假設你在看一場電影,你想 ...
循環神經網絡在網絡中引入了定性循環,使得信號從一個神經元傳遞到下一個神經元並不會馬上消失,而是繼續存活,隱藏層的輸入不僅包括上一層的輸出,還包括上一時刻該隱藏層的輸出。 循環神經網絡的發展有兩個方向:一是增加隱藏層的功能,如simple RNN,GRU,LSTM,CW-RNN;另外一個是雙向 ...