LSTM算法来自1997年Hochreiter & Schmidhuber发表的《Long short-term memory》论文,论文指出,用我们前面学的Simple RNN架构学习较长时间间隔的任务(也就是捕捉长距离关系时)通常需要很长的时间。这是因为误差在反传的过程中容易出现梯度爆炸或者梯度消失,网络训练很久也无法收敛。通俗的说就是Simple RNN无法记住长距离...
2005年,Alex Graves和Jürgen Schmidhuber[4]在文献[1] [2] [3]的基础上提出了一种双向长短期记忆神经网络(BLSTM),也称为vanilla LSTM,是当前应用最广泛的一种LSTM模型。 2005年-2015年期间,相关学者提出了多种LSTM变体模型,此处不多做描述。 2016年,Klaus Greff 等人[5]回顾了LSTM的发展历程,并比较分析了八...
1 介绍LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN),专门用于处理和预测序列数据中的长期依赖关系。传统的RNN在处理长序列时会出现梯度消失或爆炸的问题,而LSTM通过引入门控机制来解决这个问题。2 结…
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。LSTM的设计初衷是为了解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络能够学习到长期依赖关系。一、 LSTM的主要特点 1. 门控机制：LSTM引入了三个门控机制，分别是遗忘门（forget gate...
LSTM(长短期记忆网络)是一种循环神经网络(RNN)的变体,用于处理序列数据。它具有记忆单元和门控机制,可以有效地捕捉长期依赖关系。 基于门控的循环神经网络(Gated RNN) 门控循环单元(GRU) 门控循环单元(GRU)具有比传统循环神经网络更少的门控单元,因此参数更少,计算效率更高。GRU通过重置门和更新门来控制信息的流...
在人工智能技术的浪潮中,长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的递归神经网络(RNN),凭借其独特的结构和强大的序列数据处理能力,成为了AI研究和应用的热门领域。 1. 介绍 LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于克服标准RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失问题。 LSTM 通过引入了记忆单元和...
在人工智能的浩瀚星空中，深度学习以其卓越的能力照亮了无数领域，而长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）作为深度学习中一颗璀璨的明星，尤为引人注目。LSTM是循环神经网络（RNN）的一种特殊形式，它以其独特的结构设计，成功克服了传统RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题，从而成为处理...
LSTM同样面临着隐含层神经元个数、学习率、迭代次数等超参数设置的问题,这些参数都将影响LSTM的预测精度,利用优化算法进行超参数的寻优比经验法更为科学高效,因此本文将详细介绍LSTM模型的原理及其优化实现。 00 目录 1 LSTM模型原理 2 优化算法及其改进概述 ...
机器学习——长短期记忆网络(LSTM) 长期以来,隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器(long short-term memory,LSTM)(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元(9.1节)一样的属性。 有趣的是,长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂...