长短期记忆(LSTM) 1. 什么是LSTM 2. 输入门、遗忘门和输出门 3. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗? 微信公众号:数学建模与人工智能 QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com) 广告 AI源码解读:循环神经网络(RNN)深度学习案例(Pytho...
长序列建模:由于LSTM的门控结构,模型可以有效地记住重要的信息,并能够忽略不相关的信息。因此,LSTM特别适用于长序列数据的处理。 灵活性:LSTM能够处理各种类型的序列任务,如自然语言处理(NLP)、语音识别、时间序列预测等。 缺点: 计算复杂度较高:相比传统的RNN,LSTM在每个时间步需要进行更多的计算,导致训练和推理的时...
长短时记忆网络(Long Short Term Memory),简称LSTM,是另一种网络模型,也可以保证记忆单元可以往后传递。 1、对照GRU和LSTM LSTM引入了三个门,比GRU多一个门,主要在于计算记忆单元c<t>的时候,不是使用Γu和1-Γu,而是使用Γu(更新门)和Γf(遗忘门),另外引入了Γo(输出门)的概念。 区别即不是用本序列的...
我们再来看下每个时刻LSTM单元的输入和输出,显然在每个时刻LSTM会接收3种数据,同时输出2种数据。在时刻$t$LSTM单元的输入是:单词$xt$ (词向量),上一个时刻的状态向量$c{t-1}$ (上边的横线) 和 上一个时刻的隐状态向量$h{t-1}$ (下边的横线);LSTM单元的输出是: 当前时刻的状态向量$c{t}$和 当前时刻...
LSTM和GRU解决方案 LSTM和GRU是作为短期记忆的解决方案而创建的。它们具有称为门(gate)的内部机制,它可以调节信息流。 这些门可以了解序列中哪些数据重要以进行保留或丢弃。这样,它可以将相关信息传递到长序列中进行预测。现有的基于RNN的几乎所有技术结果都是通过LSTM和GRU这两个网络实现的。LSTM和GRU进行语音识别,语...
GRU 可以实现与 LSTM 相当的性能,且运算量更低。 GRU 具体细节# GRU 没有单元状态ci。网络接收两个输入:当前输入xi、上一隐藏状态hi−1。两个输入经过两个不同的矩阵(矩阵参数可学习)做乘法,获得两个门控(gate): r=sigmoid(Wr⋅concatenate(xt,ht−1))z=sigmoid(Wz⋅concatenate(xt,ht−1)) ...
为了理解LSTM或GRU如何实现这一点,接下来回顾下RNN。RNN的工作原理如下:首先单词被转换成机器可读的向量,然后RNN逐个处理向量序列。 △逐个处理向量序列 在处理时,它把先前的隐藏状态传递给序列的下一步,其中隐藏状态作为神经网络记忆,它包含相关网络已处理数据的信息。
这就是RNN，它的内部操作很少，但在适当情况下（如短序列分析）效果很好。RNN使用的计算资源比它的演化变体LSTM和GRU少得多。LSTM LSTM的控制流程与RNN类似，它们都是在前向传播过程中处理传递信息的数据，区别在于LSTM单元的结构和运算有所变化。△ LSTM单元及其运算 这些运算能让LSTM具备选择性保留或遗忘某些信息的...
一、GRU 首先需要明确的是,GRU出现的时间是在LSTM之后的,其实为了简化LSTM而产生的,由于其简易型,一般都会先进行介绍。 首先来看一下RNN的示意图,如下。这里不做解释。 下图是GRU的示意图,相较于RNN似乎复杂了许多。其只是增加了一个cell来存储需要远程传递的信息以及相应的gate来管控信息的传递。 前一层的隐藏状...
num_units:LSTM网络单元的个数,也即隐藏层的节点数。 forget_bias:添加到忘记门的偏置。 state_is_tuple:由于细胞状态ct和输出ht是分开的,当为True时放在一个tuple中,(c=array([[]]),h=array([[]])),当为False时两个值就按列连接起来,成为[batch,2n],建议使用True。