lstm

1 前言 基于keras的 双层LSTM网络 和 双向LSTM网络 中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units：隐藏层神经元个数 input_shape=(time_step, input_feature)：time_step是序列递归的步数，input_feature是输入特征维数 return_sequences： 取值为True，表示每个时间步的值都返回；取值为False，表示只返回最后一个时间步的取值 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解双层LSTM网络和双向LSTM网络的实现。关于MNIST数据集的说明，见 使用TensorFlow实现MNIST数据集分类 。 笔者工作空间如下： 2 双层LSTM网络 双层LSTM网络结构 DoubleLSTM.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,LSTM #载入数据 def read_data(path): mnist=input_data.read_data_sets(path,one_hot=True)

原文标题：Model of the intrusion detection system based on the integration of spatial-temporal features 原文作者：Jianwu Zhang, Yu Ling, Xingbing Fu, Xiongkun Yang, Gang Xiong, Rui Zhang 原文来源：Computers & Security 2020 原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404819302214 文章目录 1 简介 2 相关工作 2.1 入侵检测系统 2.2 深度神经网络 3 MSCNN-LSTM设计 3.1 数据选择 3.2 数据处理 3.2.1 数据标准化（standardization） 3.2.2 数据归一化（normalization） 3.3 特征学习过程 3.4 多尺度卷积（multiscale convolution） 3.5 LSTM网络 3.5.1 RNN 3.5.2 LSTM 3.6 池化层 3.7 模型反馈 4 实验 4.1 实验数据 4.2 实验过程 4.3 实验度量 4.4 实验结果 5 总结 1 简介 传统的机器学习方法，如SVM、贝叶斯网络、聚类等，当数据集的规模较小、维度较低时

目录 LSTM 原理介绍 LSTM的核心思想 一步一步理解LSTM 代码案例 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 Rose小哥今天介绍一下用LSTM来处理脑电数据。 LSTM 原理介绍 LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。 所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，比如单个tanh层。标准的RNN网络如下图所示： LSTM也具有这种链式结构，不过它的重复单元与标准RNN网络里的单元只有一个网络层不同，它的内部有四个网络层。LSTM的结构如下图所示。 在解释LSTM的详细结构时先定义一下图中各个符号的含义，符号包括下面几种，图中黄色类似于CNN里的激活函数操作，粉色圆圈表示点操作，单箭头表示数据流向，箭头合并表示向量的合并(concat)操作，箭头分叉表示向量的拷贝操作。 LSTM的核心思想 LSTM的核心是细胞状态，用贯穿细胞的水平线表示。 细胞状态像传送带一样

今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿大学 2018 年的论文《Deep contextualized word representations》，是 NAACL 2018 best paper。 这篇论文提出的 ELMo 模型是 2013 年以来 Embedding 领域非常精彩的转折点，并在 2018 年及以后的很长一段时间里掀起了迁移学习在 NLP 领域的风潮。 ELMo 是一种基于语境的深度词表示模型（Word Representation Model），它可以捕获单词的复杂特征（词性句法），也可以解决同一个单词在不同语境下的不同表示（语义）。 ELMo 本身思想不难，但是很多细节在论文中都没有给出，而是给出其他论文的引用，大大增加了阅读难度。翻阅了很多博客但是写得好的没几篇，大部分博客都只是介绍了 ELMo 的多层双向 LSTM 结构，而忽视其预训练方式和使用方式。 本文在书写过程中尽量涵盖一些我认为很重要的一些细节，也希望抛砖引玉得到大佬们更详细的见解。 1. Introduction 以 Word2Vec 和 GloVe 为代表的词表示模型通过训练为每个单词训练出固定大小的词向量，这在以往的 NLP 任务中都取得了不错的效果，但是他们都存在两个问题： 没法处理复杂的单词用法，即语法问题； 没办法结合语境给出正确词向量，即一词多义； 为了解决这个问题

# 构建计算图——LSTM模型 # embedding # LSTM # fc # train_op # 训练流程代码 # 数据集封装 # api: next_batch(batch_size) # 词表封装: # api: sentence2id(text_sentence): 句子转换id # 类别的封装： # api: category2id(text_category). import tensorflow as tf import os import sys import numpy as np import math tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) print("ok1") # 定义数据超参数 def get_default_params(): return tf.contrib.training.HParams( num_embedding_size = 16, # 词的embedding长度 num_timesteps = 50, # lstm步长，一个句子词的个数 num_lstm_nodes = [32, 32], num_lstm_layers = 2, num_fc_nodes = 32, batch_size = 100, clip_lstm_grads = 1.0, # 梯度上限 learning