LSTM 主讲人：龙良曲 Folded model feature ??@??ℎ + ℎ?@?ℎℎ [0,0,0 … ] Intuitive Pipeline http://harinisuresh.com/2016/10/09/lstms/ http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding% github.io/blog/2017/11/15/LSTM-Vanishing-Gradients.html http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding% 20and%20Vanishing%20Gradients.pdf 下一课时 LSTM使用 Thank You.

LSTM使用 主讲人：龙良曲 http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding% 20and%20Vanishing%20Gradients.pdf nn.LSTM ▪ __init__ LSTM.foward() ▪ out, (ht, ct) = lstm(x, [ht_1 [ht_1, ct_1]) ▪ x: [seq, b, vec] ▪ h/c: [num_layer, b, h] ▪ out: [seq, b, h] nn.LSTM nn.LSTMCell ▪ __init__ LSTMCell.forward() ▪ ht, ct = lstmcell(xt, [ht_1, ct_1]) ▪ xt: [b, vec] ▪ ht/ct: [b, h]

052895709, … 2.8651976585, -3.9351148605, 1.3284717798 ] RNN与LSTM RNN LSTM Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTM原理 Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 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 序列标注 字/词向量 Bi-LSTM 会 数 据 开 观 达 去 明 小 LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM O O O B-PER E-PER B-ORG I-ORG I-ORG E-ORG CRF 04 达观数据文本挖掘的实践经验 文 档 智 能 抽 取 功 能 l 财务报表账目信息抽取 l 商业票据关键信息识别 l 应标书信息自动导出 l 基金合同差异核对 l 投资报告项目信息自动提取 l 法律文书风控要素审核 l 新闻稿文字校对 l

. . . . . 12 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.1 开始使用 5.6.3 GRU [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.6.4 LSTM [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.6.5 ConvLSTM2D

1 2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  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？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 3.长短期记忆(LSTM) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 16 3.长短期记忆(LSTM) L L L L L L L C C C C C C C FC SM L L L C C C 17 3.长短期记忆(LSTM) L L L L L

11.4 RNN 层使用方法 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 自编码器原理 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 Hopfield 网络 1982 1985 Boltzmann 机器 受限Boltzmann 1986 RNN 1986 1986 MLP 1990 LeNet 双向RNN 1997 1997 LSTM 2006 DBN深度 置信网络 图 1.8 浅层神经网络发展时间线 1.2.2 深度学习 2006 年，Geoffrey Hinton 等人发现通过逐层预训练的方式可以较好地训练多层神经网

150) 500000 150 �batch_size*6, 20, 150) 150 LSTM LSTM LSTM LSTM LSTM embedding lookup tranpose �����batch_size*6, 150) lstm cell unit = 64 bi-lstm �����batch_size*6, 128) Soft attention Attention ��FastText Vector���embedding • ���+��� ��title�����99.0% • ����� billion�� ��������� • bi-LSTM + attention • ��pai-tensorflow������ 语k模型——总结 排序应用——g性化表征 排序应用——g性化表征 ����������� � �������

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] 模型。 相比 Doc 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 conference 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]

................................................... 77 14. Keras ― Time Series Prediction using LSTM RNN .................................................................................... 83 15. 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')) range. Keras 83 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 where each value corresponds to

深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 LSTM LSTM LSTM 中长款 牛仔 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Word2Vec、CSR、LSTM CTR预估 广告排序、特征挖掘