本文作者:包子也沉默

循环神经网络导读

包子也沉默 3年前 (2019-10-25) ( 10-25 ) 1638 0条评论
摘要: 所有的LSTM结构均如上所述。事实上,很多论文中提到的LSTM架构会有一些小小的差异。下面是几种LSTM的变体: 添加了 peepholeconnections的 LSTM:    这种 LSTM在计算遗忘、输入、输出门时,将cellstate添加到考虑之中。 遗忘门和输入门互补的 LSTM:&nb

循环神经网络导读

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的配置,可以独立管理启动。本文作者:未读代码我的微信:wn8398个人主页:www.codingme.net本片文章是博主原创文章,欢迎转载,转载时在明显位置注明原文链接即可。公众号回复【资源】可以没

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的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

录exportCATALINA_BASE="$PWD"#tomcat安装目录,改成自己的exportCATALINA_HOME="/home/niu/develop/te

的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~ 循环神经网络RNNs    在阅读或思考的过程中,人类常常结

然后修改端口号即可。不然会因为端口占用而无法启动。#拷贝一份实例cp-rweb-template/web-9090#修改端口号为9090vimconf/server.xml#修改HTTP端口号从808

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止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属性的页面,大功告成。距离多实例只有一步之遥。增加一个实例增加一个实例,只拷贝一份模版实例。然后修改端口号即可。不

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目录也就是Tomcat的默认发布目录,我们没有进行修改,里面存放的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomc

息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以

似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

    循环神经网络(Recurrent Neural Network)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的的循环神经网络。今天,小编带你认识常见的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~

 

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的配置,可以独立管理启动。本文作者:未读代码我的微信:wn8398个人主页:www.codingme.net本片文章是博主原创文章,欢迎转载,转载时在明显位置注明原文链接即可。公众号回复【资源】可以没

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的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

录exportCATALINA_BASE="$PWD"#tomcat安装目录,改成自己的exportCATALINA_HOME="/home/niu/develop/te

的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~ 循环神经网络RNNs    在阅读或思考的过程中,人类常常结

然后修改端口号即可。不然会因为端口占用而无法启动。#拷贝一份实例cp-rweb-template/web-9090#修改端口号为9090vimconf/server.xml#修改HTTP端口号从808

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止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属性的页面,大功告成。距离多实例只有一步之遥。增加一个实例增加一个实例,只拷贝一份模版实例。然后修改端口号即可。不

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目录也就是Tomcat的默认发布目录,我们没有进行修改,里面存放的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomc

息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以

似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

循环神经网络 RNNs

    在阅读或思考的过程中,人类常常结合以前的信息得到结果。但是,普通的神经网络并不能做到这一点。这或许便是传统神经网络的主要缺点。循环神经网络可以做到这一点,通过循环,循环神经网络将当前步所学习到的信息传递下去,从而学会像人一样进行思考。

bapps/./web-template/mvwork/./web-template/在模版文件夹下编写启动停止Tomcat的shell脚本。//新建sehll脚本vimtomcat.sh输入如下内容

image.png

    上图即是循环神经网络的一个示例。可以看到,同普通的神经网络相似,其同样具有输入输出层以及隐层。但是,循环神经网络会结合当前步的输入image.png以及上一步网络所给出的 hidden state image.png, 计算出当前时间步的 image.png,并将image.png作为输入输出到下一时间步的循环神经网络之中。同时,网络的其他部分会根据当前的状态image.png计算出当前步的输出image.png.

给出计算公式为:

 

image.png

 

image.png

 

    为了便于理解,我们可以将循环神经网络视作一系列共享权值的网络,并将其展开。

portCATALINA_HOME="/home/niu/develop/test/apache-tomcat-8.5.32"#可选exportJVM_OPTIONS="

 

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

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    展开之后,可以感觉到循环神经网络似乎天然与序列有某种联系,似乎循环神经网络就是为了序列而出现的。

 

LSTMs

    但是,RNN 仍然具有其局限性。很多时候,人类做出推理时仅需根据最新得到的信息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。

即可,无需再次计算和学习输入门。 GatedRecurrentUnit,GRU:     GRU舍弃了遗忘门和输入门,将其合并为一个更新门。

 

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN 是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN 并没有在时间上学习到这种长时依赖。因而,在RNN 的基础上提出了LSTM, 用以学习这种情况。LSTM 被设计解决上文所述的长时依赖问题,但是,在实际中,记住信息似乎是LSTM的本能,而不是挣扎着学会的能力。

。增加实例只需要拷贝模版实例然后修改端口号。每个实例都有自己单独的配置,可以独立管理启动。本文作者:未读代码我的微信:wn8398个人主页:www.codingme.net本片文章是博主原创文章,欢迎

    LSTMs 全称:Long Short Term Memory networks, 是一种特殊的 RNN 网络,能够学习到序列问题中的长时依赖。同普通的RNN 相似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM 的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。

,将其合并为一个更新门。并且,GRU同样合并了cellstate和hiddenstate,以及一些其它的变化。相较于普通的LSTMs,GRU更加简单,并且也逐渐流行起来  &nbs

 

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

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的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~ 循环神经网络RNNs    在阅读或思考的过程中,人类常常结

然后修改端口号即可。不然会因为端口占用而无法启动。#拷贝一份实例cp-rweb-template/web-9090#修改端口号为9090vimconf/server.xml#修改HTTP端口号从808

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

    首先需要谈到的是LSTMs 的Core Idea之一cell state. Cell State 就像传送带一样,穿越整个链式网络,仅仅存在少量的线性互动。这使得信息非常容易从网络的浅层传递到网络的深层。

image.png

    其次需要谈到的是LSTMs 网络中的门gates. 正是通过一些特定门的实现,LSTMs 才能实现对 Cell State 进行修改。

p;  公众号ID:gakki0103希望大家多多支持我的公众号,扫码关注,我们一起学习,一起进步~ 有时候需要在一个服务器上部署多个Tomcat,通过不同的端口进行区分

 

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的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~ 循环神经网络RNNs    在阅读或思考的过程中,人类常常结

然后修改端口号即可。不然会因为端口占用而无法启动。#拷贝一份实例cp-rweb-template/web-9090#修改端口号为9090vimconf/server.xml#修改HTTP端口号从808

niu40968月1001:35lib/-rw-r-----1niuniu570926月2012:53LICENSEdrwxr-x---2niuniu40966月2012:50logs/-rw-r--

止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属性的页面,大功告成。距离多实例只有一步之遥。增加一个实例增加一个实例,只拷贝一份模版实例。然后修改端口号即可。不

al120drwxr-x---2niuniu40968月1001:35bin/drwx------2niuniu40966月2012:53conf/drwxr-x---2niuniu40968月100

目录也就是Tomcat的默认发布目录,我们没有进行修改,里面存放的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomc

息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以

似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

  1. 首先需要决定遗忘image.png 中多少的内容,通过sigmoid 层计算遗忘门image.png

    image.png

  2. 接下来向cell state中加入当前步所学习到的内容,这将分为两部分:一是通过 sigmoid 层计算输入门image.png, 二是通过 tanh 层计算候选cell state image.png. 接下来便是结合遗忘门与输入门,得到新的cell state image.png

    image.png

  3. image.png

  4. 最终,我们需要决定输出的内容image.png,通过学习输出门 决定接下来需要输出的内容。

    image.png

 

plate//移动实例文件到实例模版文件夹mvconf/./web-template/mvlogs/./web-template/mvtem/./web-template/mvtemp/./web-t

的配置,可以独立管理启动。本文作者:未读代码我的微信:wn8398个人主页:www.codingme.net本片文章是博主原创文章,欢迎转载,转载时在明显位置注明原文链接即可。公众号回复【资源】可以没

:35bin/drwx------2niuniu40966月2012:53conf/drwxr-x---2niuniu40968月1001:35lib/-rw-r-----1niuniu570926月

的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属

.32/niu@ubuntu:~/develop/test/apache-tomcat-8.5.32$lltotal120drwxr-x---2niuniu40968月1001:35bin/drwx-

的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

录exportCATALINA_BASE="$PWD"#tomcat安装目录,改成自己的exportCATALINA_HOME="/home/niu/develop/te

的几种循环神经网络模型,主要内容来自Colah的博客,外加一些自己的总结,一起来学习吧~ 循环神经网络RNNs    在阅读或思考的过程中,人类常常结

然后修改端口号即可。不然会因为端口占用而无法启动。#拷贝一份实例cp-rweb-template/web-9090#修改端口号为9090vimconf/server.xml#修改HTTP端口号从808

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止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属性的页面,大功告成。距离多实例只有一步之遥。增加一个实例增加一个实例,只拷贝一份模版实例。然后修改端口号即可。不

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目录也就是Tomcat的默认发布目录,我们没有进行修改,里面存放的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomc

息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以

似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

LSTMs 的变种

    第二节中介绍的 LSTMs 是普通的LSTM. 并不是所有的LSTM 结构均如上所述。 事实上,很多论文中提到的 LSTM 架构会有一些小小的差异。下面是几种LSTM的变体:

行于Linux下。Tomcat下载Tomcat的下载可以直接到Tomcat官方网站下载自己需要的版本,我这里下载的Tomcat8.5.32。Tomcat官方网站//解压tar-zxvfapache-t

 

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的是Tomcat默认首页信息。//启动模版实例进行测试,可以看到正常启动的日志tomcat.shstart//停止则使用stoptomcat.shstop成功启动后,访问IP+8080进行测试。看到属

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

  • 添加了 peephole connections 的 LSTM:

    ;   但是,RNN仍然具有其局限性。很多时候,人类做出推理时仅需根据最新得到的信息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。&nbs

image.png

    这种 LSTM在计算遗忘、输入、输出门时,将cell state 添加到考虑之中。

考的过程中,人类常常结合以前的信息得到结果。但是,普通的神经网络并不能做到这一点。这或许便是传统神经网络的主要缺点。循环神经网络可以做到这一点,通过循环,循环神经网络将当前步所学习到的信息传递下去,从

 

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的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以学习到这样的长时依赖的。然而,RNN并没有在时间上学习到这种长时

络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

  • 遗忘门和输入门互补的 LSTM:

    /develop/test/apache-tomcat-8.5.32"#可选exportJVM_OPTIONS="-Xms128m-Xmx1024m-XX:PermSize=128

 

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

image.png    

    该版本中,遗忘门与输入门的和为1,因而只需计算遗忘门即可,无需再次计算和学习输入门。

 

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息即可得到结果。然而,不可避免的是,有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。    在这种情况之下,RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上,RNN是可以

似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

;决定接下来需要输出的内容。 LSTMs的变种    第二节中介绍的 LSTMs是普通的LSTM.并不是所有的LSTM结构均如上所述。事实上

  • Gated Recurrent Unit, GRU: 

    PermSize=128m-XX:MaxPermSize=512m"case"$1"instart)if[-f$CATALINA_HOME/bin/startup.sh]


    GRU 舍弃了遗忘门和输入门,将其合并为一个更新门。并且,GRU同样合并了cell state 和hidden state, 以及一些其它的变化。相较于普通的LSTMs, GRU更加简单,并且也逐渐流行起来

rentUnit,GRU:     GRU舍弃了遗忘门和输入门,将其合并为一个更新门。并且,GRU同样合并了cellstate和hiddenstate

 

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络的深层。    其次需要谈到的是LSTMs网络中的门gates.正是通过一些特定门的实现,LSTMs才能实现对 CellState进行修改。&nbs

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

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似,LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM的隐层不在只是简简单单的一层,而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。   &

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原文:https://www.cnblogs.com/PJQOOO/p/11730537.html
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