## PyTorch ## LSTM 主讲人：龙良曲 ## The problem of long-term dependencies (Vanilla) RNNs connect previous information to present task: - enough for predicting the next word for “the clouds are in the sky” [Image](/uploads/documents/a/1/6/2/a1621b960ddea198d7320d4ff531e405/p5_1.jpg) The repeating module in an LSTM contains four interacting layers.  An LSTM has three of these gates, to protect and control the cell state. ## LSTM : Forget gate ![Image](/uploads/documents/a/1/6/2/a1621b960d

## PyTorch ## LSTM使用 主讲人：龙良曲  $$ \begin{pmatrix}\mathbf{i}^{(t)}\\\mathbf{f}^{(t)}\\\mathbf{o}^{(t)}\\\mathbf{g}^{(t) t)} $$ $$ \mathbf{h}^{(t)}=\mathbf{o}^{(t)}\circ\mathrm{t a n h}(\mathbf{c}^{(t)}). $$ ### nn.LSTM ## ___init___ • input_size – The number of expected features in the input x • hidden_size – The together to form a stacked LSTM, with the second LSTM taking in outputs of the first LSTM and computing the final results. Default: 1 ### LSTM.forward() - out, (ht, ct) = lstm(x, [ht_1, ct_1]) x: [seq

jpg)  #### RNN V.S. LSTM Gradient Visualization   ## 下一课时 ## LSTM ## Thank You

2023年05月 ## 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN） 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播 $$ a^{<0>}=0 $$ $$ a^{(0) pear salad}) = 5.7 \times 10^{-10} $ , ### 3. 长短期记忆(LSTM) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 3. 长短期记忆 (LSTM) ![Image](/uploads/documents/0/2/e/f/02efafbc93d0f

2 基于多层感知器的二分类 3.1.5.3 类似 VGG 的卷积神经网络 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 3.2 函数式 API 指引 3.2.1 开始使用 Keras 函数式 API 1 RNN [source] ..... 89 5.6.2 SimpleRNN [source] ..... 91 5.6.3 GRU [source] ..... 92 5.6.4 LSTM [source] ..... 94 5.6.5 ConvLSTM2D [source] ..... 95 5.6.6 SimpleRNNCell [source] ..... 97 5.6 更深入的教程，请查看： • 开始使用 Sequential 顺序模型 • 开始使用函数式 API 在代码仓库的 examples 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于栈式 LSTM 的文本生成等等。 ### 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们推荐 TensorFlow 后端。 • TensorFlow

c/9/3/4c93fb737c7b7a899cf44b364b991409/p20_2.jpg) LSTM  ## LSTM原理 1. 单元状态丢弃  CLSTM ## 序列标注 传统机器学习（CRF） • 需要大量特征工程 不同领域需要反复调整 深度学习（Bi-LSTM+CRF） • 多领域通用 • 输入层采用词向量，提升泛化能力 - 循环神经网络（LSTM, GRU等）能学到一些较远的的上下文特征以及一些非线性特征 ## 词性分析 美国 | 总统 | 特朗普 | 3月22日 | 签署 | 总统 | 大使馆，再到商务部的反应和应对，不难看出中方对此贸易战已经做足了功课。从外交到经济，甚至到政治到军事，无论美方采取怎样的举措，中方都准备了相应的预案。我们对美方 ## 序列标注 CRF Bi-LSTM 字/词向量  ## 04 达观数据文本挖掘的实践经验

11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第12章 自编码器 12.1 算法应用在多层感知机上；1989 年 Yann LeCun 等人将 BP 算法应用在手写数字图片识别上，取得了巨大成功，这套系统成功商用在邮政编码识别、银行支票识别等系统上；1997 年，现在应用最为广泛的循环神经网络变种之一 LSTM 被 Jürgen Schmidhuber 提出；同年双向循环神经网络也被提出。 遗憾的是，神经网络的研究随着以支持向量机(Support Vector Machine，简称 SVM)为代表的传 2D 图片的相关任务上取得较好的效果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 是指通过学习真实图片的分布，并从学习到的分布中采样而获得逼真度较高的生成图片。目前常见的生成模型有 VAE 系列、GAN 系列等。其中 GAN

通过神经网络预训练方式来生成词向量（Word Embedding），极大地推动了深度自然语言处理的发展。针对 Word2vec 生成的固定词向量无法解决多义词的问题，2018 年，Allen AI 团队提出基于双向 LSTM 网络的 ELMo $ ^{[5]} $ 。ELMo 根据上下文语义来生成动态词向量，很好地解决了多义词的问题。2017 年底，Google 提出了基于自注意力机制的 Transformer $ ^{[6]} 的高阶文本相关性、高阶品类相关性特征，应用于排序模型中取得了很好的效果。此外，比较有代表性的表示匹配模型还有百度提出 SimNet $ ^{[27]} $ ，中科院提出的多视角循环神经网络匹配模型（MV-LSTM） $ ^{[28]} $ 等。 基于交互的匹配方法：这种方法不直接学习 Query 和 Doc 的语义表示向量，而是在神经网络底层就让 Query 和 Doc 提前交互，从而获得更好的文本向量表示，最后通过一个 on Information & Knowledge Management. 2013. [27] SimNet. [28] Guo T, Lin T. Multi-variable LSTM neural network for autoregressive exogenous model[J]. arXiv preprint arXiv:1806.06384, 2018. [29]

13. Keras — Regression Prediction using MPL .....77 14. Keras — Time Series Prediction using LSTM RNN .....83 15. Keras — Applications .....88 Loading a model .....88 16. Keras — Real Add layers Create layers to add model: from keras.layers import LSTM, Dense # add a sequence of vectors of dimension 16 model.add(LSTM(16, return_sequences=True)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) reasonable range. # 14. Keras — Time Series Prediction using LSTM RNN In this chapter, let us write a simple Long Short Term Memory (LSTM) based RNN to do sequence analysis. A sequence is a set of values