2、输入门

it作为一个开度，将多少信息传入到下一个时间点，有算法决定这个开度；新信息同样也是由ht-1和当前点的xt共同决定的。it是对当前信息的过滤系数，当前信息与开度相乘之后就是经过过滤后输入下一个点的新信息。

输入门的值

ct是memory，ht是隐藏层的输出

3、输出值

同样是由开度和ct共同决定的，ot作为开度也是由算法决定的

LSTM如何解决梯度离散的问题呢？

由于存在忘记门、输入门和输出门三个门

当前隐藏层对前一个隐藏层求导时，出现三个值相加的情况，不容易出现都是大或都是小的情况，数值相对可靠，所以效果相对来说更好一些。

LSTM将短期记忆变长，RNN只能记住比较短的时间序列，LSTM就是为了解决短期记忆的问题。

1、忘记门

梯度爆炸

why？

梯度是有WR的k次方乘以其他的一些东西得到的

当WR大于1的时候，k次方会非常大

当WR小于1的时候，k次方会接近于0

我们的loss本来是逐渐变小的，发生梯度爆炸的loss会突然增大，为了解决这个问题，我们可以检查当前位置的梯度值，如果大于我们设定的阈值，我们将用梯度本身来除以她此刻的模，再乘以阈值，这样使得梯度在设定范围内，且方向不发生变化

Gradient Clipping

查看一下梯度的模，利用clip_grad_norm把梯度的裁剪到10左右

梯度离散：后面隐藏层梯度变化比较大，前面的隐藏层梯度变化很小，长时间得不到更新

#序列化
import pickle#引入pickle模块
a1="蜡笔小新"
a2=234
a3=[10,20,30,40]
#把上面的内容添加一个二进制文件中
with open("data.dat","wb") as f:
    pickle.dump(a1,f)
    pickle.dump(a2,f)
    pickle.dump(a3,f)
#现在是乱码状态，下面开始转换成可读的内容
with open("data.dat","rb") as f:
    b1=pickle.load(f)
    b2=pickle.load(f)
    b3=pickle.load(f)
    #打印出来
    print(b1);print(b2);print(b3)

    #测试a1是否于b1相等
    print(id(a1));print(id(b1))
    #不相等

蜡笔小新
234
[10, 20, 30, 40]
1617878845360
1617920883280

#读取和写入CSV文件
#引入CSV模块
import csv
#打开文件，注意：如果乱码，请在最后标明encoding的类型
with open("efg.csv","r",encoding='utf-8') as f:
    a_csv=csv.reader(f)#读出文件内容
#    print(list(a_csv))
    for row in a_csv:#用循环读出文件内容
        print(row)
#打开一个新的文件
with open("ee.csv","w") as f:
    #获得一个写入器
    b_csv=csv.writer(f)
    #一行一行的写
    b_csv.writerow(["ID","姓名","年龄"])
    b_csv.writerow(["1001","工藤新一","17"])
    c=[["1002","希希","18"],["1003","黑羽快斗","16"]]
    b_csv.writerow(c)

['\ufeffID', '姓名', '年龄', '破案量']
['1001', '工藤新一', '17', '1000']
['1002', '服部平次', '18', '200']
['1003', '黑羽快斗', '16', '100']

ID,姓名,年龄

1001,工藤新一,17

"['1002', '希希', '18']","['1003', '黑羽快斗', '16']"

with open("e.txt","r",encoding="utf-8") as f:#打开文件
    print("文件名是：{0}".format(f.name))#打印文件名
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置
    print("读取内容：{0}".format(str(f.readline())))#读取文件的第一行
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置
    print("读取内容：{0}".format(str(f.readline())))#读取文件的第二行
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置

out是所有的时间戳上面最后一个memory状态

h是左右一个时间的所有memory状态

memory的更新方式

How to train?

求导过程略

RNN循环神经网络

RNN跟CNN最大的区别是会根据语境信息更新

时间序列表示方法

pytorch里面并没有支持字符串的功能

one_hot是比较稀疏的、维度高

sequence序列能接受的input shape有两种

[word num, b, word vec]

[b, word num, word vec]

CIFAR—10数据集包括了常见的十类事物的图片

每一类有6000张图片，一共有6万张，其中5万张用来训练，1万张用来测试

数据增强

神经网络对数据的要求非常饥渴，需要贴有标签的大量数据

当数据量有限的时候：1、要减少神经网络的隐藏层；2、Regularization，迫使一部分权值接近于0，让网络的表现更加稳定；3、数据增强，目前的数据量较少，想办法对数据进行变换——旋转、裁剪加噪声等

Flip——翻转

可以从水平方向和竖直方向进行翻转，这里增加了random属性，代表翻转是具有随机性的，有可能进行水平翻转，也有可能不翻转，有可能垂直翻转，也有可能不翻转

Rotate——旋转

Scale——缩放

以中心点为标准进行缩放Resize，传入的是list

Crop Part

随机得进行裁剪

transform是torchvision里面自带的包， transform.Compose（）可以把一系列翻转、旋转、裁剪和缩放操作组合在一起

Noise——加噪声，用的不多

即使得到了无穷多的数据，由于进行变换后的数据和原本的数据非常接近，所以训练的结果仅仅能得到一个很小的提升

4、save和load

5、train和test状态切换很方便

6、implement own layer

由于实际需要定义一个flatten类，我们通过nn.Sequential()来把函数有序排列起来组成我们主要的神经网络结构

7、通过nn.Parameter( )实现自己的参数定义

nn.Module的好处

提供了很多现成的网络层

1、container——nn.Sequential()

将神经网络内部的结构按照顺序进行编码

net = nn.Sequential()可以直接实现网络前向传播

2、其次，通过net.parameters( )可以返回想要的参数；也可以通过net.parameters( )把参数丢到优化器里

3、modules里面包括了所有的节点；里面包括很多子节点——直系亲属

整个net有5个节点

DenseNet跟ResNet一样都有shortcut短接，以使得及时是很深的网络其性能也不必浅层的网络差，不一样的是后面的每一层网络都有可能与前面任意一层网络形成短接

最上面的没有短接的神经网络

第二个是Resnet

最后一个是DenseNet

从图片上可以看出来区别

VGG

研究发现卷积核较小的时候不仅可以提高运算量，且对图片benshen

GoogLeNet

在每个隐藏层都使用了不同大小的卷积核，从不同的视觉大小更深刻得学习图片

leNet-5将准确率提升了10%+

AlexNet使用了下采样层和relu激活函数

Batch Norm有以下四种，只是以哪个维度为标准的区别

我们主要学习Batch normalization以通道为基准，计算每个通道上的均值和方差，然后通过减均值除以方法来使这些值均匀得分布在某个范围内

规范化算法 计算均值和方差、标准化、 缩放

在测试集上，我们把训练集的runnnig_mean/running_var直接赋值给训练集，test没有backward，所有w和b并不需要更新，不需要梯度更新