1.4 LSTM--输出门 图6 输出门 最后,我们需要确定输出值。输出依赖于我们的细胞状态,但会是一个“过滤的”版本。首先我们运行 S 形网络层,用来确定细胞状态中的哪些部分可以输出。然后,我们把细胞状态输入 tanh(把数值调整到 −1 和 1 之间)再和 S 形网络层的输出值相乘,部这样我们就可以输出想要输出的分。
LSTM与RNN的接口不用指出在于,LSTM还有路径C,这个C称为记忆单元,相当于LSTM专用记忆部门, 记忆单元的特点是,仅在LSTM层内部接收和传递数据,也就是说,记忆单元在LSTM层内部结束,不向其他层传输,而LSTM的隐藏状态H和RNN层相同,会被向上传递到其他层, ### LSTM层的结构 现在我们看一下LSTM层的内部结构,如前所述...
1. LSTM详解- 遗忘门: 通过S形网络层决定细胞状态中哪些信息应被遗忘，输出值范围0-1，1表示接受，0表示忽略。- 输入门: 分为两部分，一是更新所需信息的S形网络层，二是创建新值的[公式]网络层，用于细胞状态更新。- 细胞状态更新: 基于遗忘和输入门的决定，更新旧状态为新的候选值与旧值的结...
在LSTM中，信息的流动和存储通过三个关键的门机制实现：输出门（Output Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输入门（Input Gate）。这些门的开闭通过sigmoid函数控制，使得模型能够决定哪些信息应该被遗忘、哪些信息应该被输入，以及当前时间步的信息如何与过去的信息相融合。输出门决定隐藏状态（Ht）对记忆单元...
神经网络_lstm的详细介绍 本人最初接触lstm的时候,就非常害怕地去看着它,我的个去,这么多结构,这个公式 会有多么的复杂,然而本人就是那么地任性,一旦下定决心之后,就一定要把它详细地去搞清楚,否则心不甘啊,哈哈!废话不多说啦,进入正文。 大家都知道RNN网络,存在比较严重的问题就是梯度消失问题,历史的信息特征...
图8 转化后的窥视孔LSTM 前向传播:在t时刻的前向传播公式为: 反向传播:对反向传播算法了解不够透彻的,请参考陈楠:反向传播算法推导过程(非常详细),这里有详细的推导过程,本文将直接使用其结论。 已知: ,求某个节点梯度时,首先应该找到该节点的输出节点,然后分别计算所有输出节点的梯度乘以输出节点对该节点的梯度,...
图8 转化后的窥视孔LSTM 前向传播:在t时刻的前向传播公式为: 反向传播:对反向传播算法了解不够透彻的,请参考陈楠:反向传播算法推导过程(非常详细),这里有详细的推导过程,本文将直接使用其结论。 已知: ,求某个节点梯度时,首先应该找到该节点的输出节点,然后分别计算所有输出节点的梯度乘以输出节点对该节点的梯度,...