LSTM

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Basic RNN、LSTM的前向傳播和反向傳播詳細解析

Basic RNN、LSTM的前向傳播和反向傳播詳細解析 Basic RNN、LSTM由於它們獨特的架構,被大量應用在自然語言處理和序列模型的任務上。通過它們自身特殊的結構,可以記住之前的輸入中的部分內容和資訊,並對之後的輸出產生影響。 本文主要針對 :對RNN和LSTM有一定基礎瞭解,但是對公式推 […]

利用lstm模型實現短文字主題相似——qjzcy的部落格

利用lstm模型實現短文字主題相似——qjzcy的部落格 目錄: 一、Rnn模型結構 二、LSTM模型的Topic應用方法 三、實驗結果對比 一、Rnn模型結構: 這裡是rnn模型的一個結構圖,如圖1 圖1 Rnn網路能夠把之前輸入的資訊往後傳播,合適處理時序的資料,或者需要結合前後資訊的資料。 L […]

使用tensorflow:LSTM神經網路預測股票(二)

與第一版相比的改進點 上一篇部落格 直接預測收益,訓練過程中通過觀察預測值的變動,發現LSTM網路收斂起來非常困難,幾百萬行資料下來,也沒有比較明顯的收斂跡象。我分析原因有可能為:一行60個交易日,下一行的60個交易日有59個實際上並沒有變,即大部分輸入資料並未變動,但是收益變動可能會非常巨大(股票 […]

遞迴神經網路LSTM原理——結合例項MATLAB實現

最近正在看遞迴神經網路,看了網上很多博文,算是魚龍混雜,並且基本都是使用Python實現,要不就是使用Matlab中的函式庫等。對於使用Matlab的同學,甚為不方便。所以我將結合例項,使用matlab語言,完成遞迴神經網路程式的編寫(LSTM)。本人菜雞一枚,如有錯誤還望各路大神,指正教導。文章的 […]

迴圈神經網路RNN以及LSTM的推導和實現

1. 從神經網路談起 瞭解神經網路的都知道,神經網路作為一種非線性模型,在監督學習領域取得了state-of-art的效果,其中反向傳播演算法的提出居功至偉,到如今仍然是主流的優化神經網路引數的演算法. 遞迴神經網路、卷積神經網路以及深度神經網路作為人工神經網路的”變種”,仍然延續了ANN的諸多特質 […]

深度學習(Deep Learning)讀書思考七:迴圈神經網路二(LSTM)

概述 通過前一節對迴圈神經網路RNN的瞭解,簡單的RNN雖然能夠解決長期依賴問題,但是訓練和優化比較困難,然後長短時記憶模型LSTM很大程度上解決長期依賴問題,本文主要介紹 1.LSTM的提出 2.LSTM網路結構 3.LSTM的分析 LSTM的提出 早在94年Hochreiter發現了RNN訓練過 […]

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,一直準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,然後介紹最初的LSTM結構,在介紹加了遺忘控制門的,然後是加了peephole connections結構的LS […]