RNNCell

循环神经网络--SimpleRNN与PyTorch实现

PyTorch中用于SimpleRNN的方法主要是nn.RNN及nn.RNNCell。两者的区别是前者输入一个序列，而后者输入单个时间步，必须我们手动完成时间步之间的操作。
JasmineFeng·2020-12-06 14:11

吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Recurrent Neural Network Model

首先，输入对x来说，经过一个RNNcell（每个cell中有多个unit，后面会讲到），得到输出y和激励a，对于x来说
Cool__W·2020-09-16 08:12

Memory Network学习笔记

出现原因seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记
饥渴的小苹果·2020-09-16 08:06

用 tf.scan() 自主实现/改造 RNN cell (GRU/LSTM)

然而，当一般的GRU/LSTMlayer不适用时，我们希望对其cell进行改进，实现自主设计的改造版的RNNcell。
南阁风起·2020-08-25 01:18

Coursera-Deep Learning Specialization 课程之（五）：Sequence Models: -weak1编程作业

BuildingyourRecurrentNeuralNetwork-StepbyStep1-ForwardpropagationforthebasicRecurrentNeuralNetwork1.1-RNNcell
leaeason·2020-08-23 06:57

CS224n - 任务3 - 2. RNN解决命名实体问题

给定输入，每个RNNcell使用sigmoid函数得到隐藏状态向量。
yyyybupt·2020-08-22 13:18

Pytorch 循环神经网络 nn.RNN() nn.RNNCell() nn.Parameter()不同方法实现

文章目录RNN网络结构关键公式网络维度nn.RNNnn.RNNCellGRU网络结构关键公式网络维度nn.GRUnn.Parameter定义网络LSTM网络结构关键公式nn.LSTMRNN网络结构一个典型的单层RNN网络，结果如下所示。其实很简单就是一个神经元（蓝色模块），针对时序输入信号分别输入网络中，网络再每个时序进行输出，其中通过一个状态量记录时序信息。多层的RNN，上一次的输出ht是下一层
老光头_ME2CS·2020-08-19 01:30

python numpy 从零实现循环神经网络

1.1RNNcell循环神经网络可以看作是单元的重复，首先要实现单个时间步的计算，下图描述了RNN单元的单个时间步的操作。
yaoxunji·2020-08-17 04:31

【PyTorch学习笔记】21：nn.RNN和nn.RNNCell的使用

这节学习PyTorch的循环神经网络层nn.RNN，以及循环神经网络单元nn.RNNCell的一些细节。1nn.RNN涉及的TensorPyTorch中的nn.RNN的数据处理如下图所示。
LauZyHou·2020-08-11 02:45

tensorflow之RNNCell及自定义Cell

文章目录1.tf中用到的基类1.1.Layer类1.2.RNNCell类1.3.
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-10 22:46

pytorch中的循环神经网络模块

对于最简单的RNN，我们可以使用以下两个方法调用，分别是torch.nn.RNNCell()和torch.nn.RNN()，这两种方式的区别在于RNNCell()只能接受序列中单步的输入，且必须传入隐藏状态
xckkcxxck·2020-08-09 02:24

ValueError: Attempt to have a second RNNCell use the weights of a variable scope already has weights

写在前面最近在实现seq2seq的时候遇到这样一个问题，我在同一段代码里需要定义两个不同的RNNcell，并且要分别使用dynamic_rnn去计算两个RNNCell的输出，虽然两个RNNCell我都定义了不同的
STHSF·2020-08-05 20:31

Transformer：NLP中RNN的替代方案

RNN应用中存在的问题是，每一个RNNCell的state都取决于前一个RNNCell的state，因此RNN很难采用并行计算，计算的速度往往较慢。
earofreceiver·2020-08-03 16:16

Tensorflow源码解读：Attention Seq2Seq模型

basic_rnn_seq2seq：最简单版本，输入和输出都是embedding的形式；最后一步的statevector作为decoder的initialstate；encoder和decoder用相同的RNNcell
牛腩面·2020-07-11 22:17

seq2seq + attention

2、seq2seq+attention注意的几个问题：①如果编码器的RNNCell是LSTM，那么它输出的高阶向量C（递归状态）的维度=2*hidden_size，而GRU的C向量的维度=hidden_size
自学AI的鲨鱼儿·2020-07-11 15:13

一直在等待，一直会等待 TensorFlow常见API--4

输入参数：cell:RNNCell实例inputs
AnthongDai·2020-07-10 20:29

BasicLSTMCell

classBasicLSTMCell(RNNCell):基本的LSTM循环网络单元实现基于http://arxiv.org/abs/1409.2329我们添加forget_bias（默认值为1）到遗忘门的偏置
qiqiaiairen·2020-07-09 21:48

神经翻译笔记4扩展a第二部分. RNN在TF2.0中的实现方法略览

中的实现方法略览文章目录神经翻译笔记4扩展a第二部分.RNN在TF2.0中的实现方法略览相关基类`tf.keras.layers.Layer``recurrent.DropoutRNNCellMixin`RNNCell
TimsonShi·2020-06-29 23:17

神经翻译笔记4扩展a第一部分. RNN在TF1.x中的实现方法略览

神经翻译笔记4扩展a第一部分.RNN在TF1.x中的实现方法略览RNNcell的实现`keras.layers.Layer``layers.Layer``nn.rnn_cell.RNNCell``LayerRNNCell
TimsonShi·2020-06-29 23:17

Tensorflow RNN源码理解

一、阅读源码这个是Tensorflow的RNN源码，官方注释解释的比较清楚：RNNCell是一个抽象类，我们看下下它的属性:我们可以发现这里用到的是Python内置的@property装饰器，就是负责把一个方法变成属性调用的
wh1312142954·2020-06-29 18:37

深度学习——RNN原理与TensorFlow2下的IMDB简单实践

，本文将简单介绍RNN的工作方式，以及针对IMDB数据集的简单实践RNN简介RNN（RecurrentNeuralNetwork），在基本的全连接层上迭代一层或多层带有历史信息（h）的RNN神经单元（RNNcell
Aiur Francis·2020-06-29 10:22

Keras RNN 源码分析

在keras源码中,layers/recurrent.py中看到RNN实现方式RNN中的循环体使用RNNCell来进行定义的,在RNN(Layer)中的compute_output_shape函数可以查看到
weixin_34216036·2020-06-28 13:08

tf.nn.dynamic_rnn详解

initial_state=None,dtype=None,parallel_iterations=None,swap_memory=False,time_major=False,scope=None参数讲解：cell:RNNCell
旧梦如烟·2020-06-27 12:58

tensorflow学习之dynamic_rnn使用详解

tf.nn.dynamic_rnn使用指定的RNNCell单元创建一个循环神经网络，对输入执行完全动态展开。
大雄没有叮当猫·2020-06-27 06:06

(译)BasicLSTMCell

LSTM实现mnist的democlassBasicLSTMCell(RNNCell):基本的LSTM循环网络单元实现基于http://arxiv.org/abs/1409.2329我们添加forget_bias
TensorFlow学习·2020-06-23 22:01

RNN LSTM GRU介绍

每一步使用的参数U、W、b都是一样的，也就是说每个步骤的参数都是共享的，这是RNN的重要特点classBasicRNNCell(RNNCell):"""ThemostbasicRNNcell.Args:
舟·2020-06-23 00:47

用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)

前言目录:-向量表示以及它的维度-rnncell-rnn向前传播重点关注:-如何把数据向量化的，它们的维度是怎么来的-一共其实就是两步:单个单元的rnn计算，拉通来的rnn计算在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下
sigua心底的小声音·2020-03-19 12:00

nn模块中的LSTM与Embedding

1.LSTMRNN和RNNcell层的区别在于前者能够处理整个序列，而后者一次只处理序列中一个时间点的数据，前者封装更完备易于使用，后者更具灵活性。RNN层可以通过组合调用RNNCell来实现。
fly_Xiaoma·2020-03-05 03:00

使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式

对于单个的RNNCell，使用色的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。如使用x1、ho得到此h1，通过x2、h1得到h2等。
OscarMind·2020-01-21 08:43

浅谈Tensorflow 动态双向RNN的输出问题

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数：defbidirectional_dynamic_rnn(cell_fw,#前向RNNcell_bw,#后向RNNinputs,#
Michelleweii·2020-01-20 17:17

pytorch学习笔记7--循环神经网络、GAN

文章目录循环神经网络序列的表示方法RNNLayer的使用nn.RNNnn.RNNCell预测sin(x)曲线trainpredict梯度弥散和梯度爆炸gradientclippinggradientvanishingLSTM
niklaus.z.lee·2019-07-24 10:30

deeplearning.ai——构建循环神经网络

目录1-ForwardpropagationforthebasicRecurrentNeuralNetwork1.1-RNNcell1.2-RNNforwardpass2-LongShort-TermMemory
韩明宇·2019-07-15 14:46

TensorFlow中的RNNCell基本单元使用

0.charRNN基础介绍charRNN是NvsN的循环神经网络，要求输入序列长度等于输出序列长度。原理：用已经输入的字母去预测下一个字母的概率。一个句子是hello!,例如输入序列是hello,则输出序列是ello!预测时：首先选择一个x1当作起始的字符，然后用训练好的模型得到下一个字符出现的概率。根据这个概率选择一个字符输出，然后将此字符当作下一步的x2输入到模型中。依次递推，得到任意长度的文
奔腾的小马达·2019-06-25 20:43

RNNCell使用

目录Recapinputdim,hiddendimSimpleRNNCellSinglelayerRNNCellMulti-LayersRNNRNNLayerRecapinputdim,hiddendimfromtensorflow.kerasimportlayers#$xw_{xh}+hw_{nn}$，3次cell=layers.SimpleRNNCell(3)cell.build(input_
咸鱼Chen·2019-06-02 17:00

pytorch中RNN,LSTM,GRU使用详解

RNNCellnn.RNNCell(input_size,hidden_size,bias=True,nonlinearity=‘tanh’)h′=tanh⁡(Wihx+bih+Whhh+bhh)h^{
lkangkang·2019-05-04 16:53

PyTorch BiLSTM参数及packed形式的输出的组成

先回忆一下LSTM，直接上pytorch官网的公式截图：它可以处理变长序列，每个rnncell参数是一样的，共享，就是上面列出的那些W..。
sunrise_ccx·2019-04-22 23:50

LSTM理论知识讲解

通过对比可以看出，RNN的一个cell中只有一个神经网络，而LSTM的一个cell中有4个神经网络，故一个LSTMcell的参数是一个RNNcell参数的四倍。
mch2869253130·2019-04-09 15:36

ASTER实践记录

RnnCell"isnotdefined.aster/protos/bidirectional_rnn.pro
Mein_Augenstern·2019-02-28 16:14

纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络RNNCell及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络RNNCell单元及其反向传播相关原理和详细解释,请参考:循环神经网络RNNCell单元详解及反向传播的梯度求导https://blog.csdn.net
BrightLampCsdn·2018-12-15 16:46

纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络RNN及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络RNN及其反向传播相关原理和详细解释,请参考:循环神经网络RNNCell单元详解及反向传播的梯度求导https://blog.csdn.net
BrightLampCsdn·2018-12-15 16:52

循环神经网络RNNCell单元详解及反向传播的梯度求导

摘要本文给出循环神经网络RNNCell单元的定义公式,并求解其在反向传播中的梯度.本文给出的相关公式是编程导向的,完整的,可以直接用于代码实现,已通过Python验证.相关配套代码,请参考文章:纯Python
BrightLampCsdn·2018-12-15 16:33

[PyTorch] rnn,lstm,gru中输入输出维度

CNN中：batchsize的位置是position0.RNN中：batchsize的位置是position1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell
VanJordan·2018-12-03 16:28

[PyTorch] rnn,lstm,gru中输入输出维度

CNN中：batchsize的位置是position0.RNN中：batchsize的位置是position1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell
SZU_Hadooper·2018-12-03 16:02

Tensorflow中tf.layers.dense()在RNN网络搭建中的使用

分类预测输出一般形式：其中n_hidden为RNNcell的units个数，n_classes为labels的个数。
Kenn7·2018-11-07 17:53

一直在等待，一直会等待 RNN系列--3

initial_state=None,dtype=None,parallel_iterations=None,swap_memory=False,time_major=False,scope=None)功能：通过给定的RNNCell
AnthongDai·2018-10-12 11:21

一直在等待，一直会等待 RNN系列--1

是最基本的RNN单元初始化参数：__init__(num_units,activation=None,reuse=None,name=None,dtype=None,**kwargs)num_units:RNNcell
AnthongDai·2018-10-10 21:16

使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度

对于单个的RNNCell，使用色的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。如使用x1、ho得到此h1，通过x2、h1得到h2等。
OscarMind·2018-07-19 21:00

使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度

对于单个的RNNCell，使用色的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。如使用x1、ho得到此h1，通过x2、h1得到h2等。
OscarMind·2018-07-19 21:00

TensorFlow----实现 RNN 的基本单元： RNNCell

RNNCell是TensorFlow中发RNN基本单元。本身是一个抽象类，拥有两个子类，一个是BasicRNNCell，另一个是BasicLSTMCell。
OscarMind·2018-07-19 20:16

TensorFlow----实现 RNN 的基本单元： RNNCell

RNNCell是TensorFlow中发RNN基本单元。本身是一个抽象类，拥有两个子类，一个是BasicRNNCell，另一个是BasicLSTMCell。
OscarMind·2018-07-19 20:16
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