LSTM生成尼采风格文章

LSTM

  

2019-06-17 08:01:34

LSTM生成文本 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据? 深度学习中最常见的方法是训练一个网络模型(RNN或者CNN)通过之前的tokens预测下一个或者之后的几个token序列。通常在处理文本数据时,tokens通常是单词或字符,任何可以对给定前一个tokens时对下一个令牌的概率进行建模的网络模型称为语言模型。语言...

上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理,同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。然而使用的效果并不理想,主要是因为simpleRNN无法应对过长单词串的输入,在理论上,当它接收第t个输入时,它应该能把前面好几个单词的处理信息记录下来,但实际上它无法把前面已经处理过的单词信息保留到第t个单词输入的时刻。 出现这种现象的原因叫”Vanishing gradia...

本文内容及图片主要参考:Understanding LSTM Networks LSTM核心思想 LSTM最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决神经网络中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会。 LSTM记忆单元 下面是对LSTM单元内各部分的理解: LSTM的关键是单元状态(cell s...

循环神经网络

LSTM

  

2019-09-24 01:09:14

一、循环神经网络简介 循环神经网络挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力,在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等方面实现了突破。 1、循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有...

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑。一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻。这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果。 根...

在唐宇迪之tensorflow学习笔记项目实战(LSTM情感分析)一文中,链接地址如下https://blog.csdn.net/liushao123456789/article/details/78991581。对于tf.nn.dynamic_rnn处理过程的代码如下,但是每一步缺少细致的解释,本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。  lstmUnits为神经元的...

【Keras-LSTM】IMDb

LSTM  IMDb

  

2019-10-09 14:44:33

目录 1 下载数据集 2 数据预处理 3 建立模型 4 训练模型 5 评估模型的准确率 6 预测概率和预测结果 7 查看测试集中的文本和其预测结果 8 测试新的影评 9 保存模型 声明 MLP或者CNN都只能依照当前的状态进行识别,如果处理时间序列的问题,就需要RNN、LSTM模型了。本博客使用 LSTM 对 IMDb 数据集进行分析预测,用MLP进行预测可以参考这篇博客 【Keras-MLP】I...

写这篇文章的起因是,有人问调用 outputs, last_state = tf.nn.static_rnn(cell, inputs) 之后,last_state 和 outputs[-1] 相等吗?如果不想等,为什么会不等呢? 其实这也是学习 RNN 的一大难点。我个人认为,学习 RNN 最难的地方就是弄明白它的输入和输出是什么。一个简单的回答是,对于一个 RNN 单元,它每次接受一个当前输入...

grid lstm模型简介

grid lstm  lstm  rnn  temporal  depth

  

2019-08-09 01:54:14

理论介绍 主要通过论文《Grid Long short-Term Memory》。 grid LSTM沿着任何或所有维度(包括网络深度)部署cell。 一个Grid LSTM网络的block有N个hidden vector h1, …, hN和N 个memory vectorm1,m2..作为输入,另外block的各个输出各不相同。 标准的lstm模型的计算公式如下: 源码介绍: 关...

转自https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn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...

Anna Karenina 文本生成(LSTM模型) 项目描述:以安娜卡列妮娜这本英文书籍作为测试集,训练LSTM模型。输入是单个字符,通过学习整个英文文档的字符来进行文本生成,输出是预测出来的新字符。 用到的库:time,numpy,tensorflow 用到的函数: tf.contrib.rnn.DropoutWrapper # 为了防止过拟合,在它的隐层添加了dropout正则 tf.con...

RNN-LSTM-GRU

RNN  BRNN  LSTM  GRU

  

2019-07-05 18:27:56

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 假设 Xt∈Rn×dXt∈Rn×d 是序列中时间步 t 的小批量输入 Ht∈Rn×hHt∈Rn×h 该时间步的隐藏层变量。跟多层感知机不同在于这里我们保存上一时间步的隐藏变量 Ht−1Ht−1 并引入一个新的权重...

概述 循环神经网络(RNN)用于处理序列标注等问题,在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种,TensorFlow中已经把这些常用的模型封装的很好,但是在实际工作中,我们经常需要根据需求的不同对LSTM或者GRU进行一些修改,甚至需要重新实现一种RNN模型,本篇文章主要带领读者分析了解一下TensorFlow中RNN系列模型的实现原理,...

【cs231n】RNN LSTM

rnn  lstm  blp

  

2019-08-08 14:14:50

文章目录 RNN(Recurrent Neural Networks) LSTM (Long Short Term Memory ) Image Caption Word Embedding 训练测试 RNN(Recurrent Neural Networks) 上图是RNN的计算图,输入为一定长度的时间序列X及隐藏层的初始态h0h_0h0​,每一时刻的隐藏层都是由上一时刻的隐藏层ht&minus...