那么首先既然lstm是从rnn后面产生,那么它其实和rnn也有很大的相似点,它的第一步和rnn一样就是针对隐藏层h,和输入和数据x进行加权求和,就相当于把上一时刻的记忆加了进去,那么lstm在此之上又做了什么事情呢 首先,它比RNN多了一条链,我们把这条链叫做c,他的目的就是记忆长期记忆,也就是每次都更新但是也保留之前...
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现 RNN和LSTM的比较: 可以看出来,LSTM有两个隐藏状态:c^{t},h^{t} 首先使用LSTM的当前输入x^t和上一个状态传递下来的h^...
5.Output/Exposure Gate:根据当前输入和前一刻输出来计算,用来把此刻的记忆和此刻的输出分开,在两者之间插入了一个门,因为记忆中包含着非常多的信息,并不是所有信息都需要在此刻输出中体现出来,某些信息可能只是对后文有影响。 可以看看是否能完全理解下图来验证自己懂没懂LSTM: LSTM是序列标注、seq2seq任务的首选模型...
GCN-CS-LSTM模型结构如图2所示,由LSTM编码器、CS层、GCN层和LSTM解码器组成.LSTM编码器对预测车辆和周围车辆的历史特征进行编码;社会卷积池化层用于提取车辆之间的相对状态信息;GCN层用于提取预测车辆与周围车辆之间的交互特征;根据不同的预测行为,LSTM...
三、 LSTM网络 输入门(Input Gate) 遗忘门(Forgetr Gate) 输出们(Output Gate) LSTM展开图 **(1)遗忘门 ** 遗忘门 该门会读取ht-1和xt的信息,通过sigmoid层输出一个介于0 到 1 之间的数值,作为给每个在细胞状态Ct-1中的数字,0 表示“完全舍弃”,1 表示“完全保留”。 (2)输入门 输入门 下一...
LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需。 本篇原文链接...
简单回顾了传统统计机器翻译中的难题,过渡到利用GRU和LSTM来救场,最后介绍了一些较新的改进工作。 机器翻译 对于情感分析这类还算简单的任务,你可以整理一个情感极性词典、编写一堆规则做出一个勉强能用的系统。但到了机器翻译这个高级应用,就无法完全依靠规则了。现代机器翻译手段都是基于统计的,在平行语料上学习语言...
本发明提出了一种基于CSLSTM的洪水预报方法,用于解决现有预测模型中参数选取不准确,造成模型的预测性能差的技术问题.其步骤为:首先,采集目标水文站的特征参量作为样本数据,对样本数据进行归一化处理,并将归一化后的样本数据按时间顺序划分为训练集和验证集;其次,构建基于长短时记忆神经网络的洪水预报模型,利用布谷鸟...
LSTM通过用如下门控机制替换vanilla RNN的简单更新规则来解决这个问题。 换言之,RNN存在最大的问题就是梯度消失!因此本节则从LSTM角度来研究这个问题。 1.1 LSTM原理 来源于: https://blog.csdn.net/FortiLZ/article/details/80958149 与传统的 RNN 相比,LSTM 除了包含原有的 hidden state 以外,还增加了随时间...
LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似。