解读long short-term memory 长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),在解决序列相关任务中具有优秀的表现。循环神经网络是一种使用了循环连接的神经网络,能够对序列数据进行建模和预测。然而,普通的循环神经网络在处理长序列时很容易出现梯度消失或梯度...
1. 引言 深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术,它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中,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,RNN),它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用,以及它在深度学...
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...
五、Summary(总结) LSTM uses a "conveyor belt"to get longer memory than SimpleRNN. Each of the following blocks has a parameter matrix: Forget gate(遗忘门) Input gate (输入门) New value (新的输入) Output gate(输出门) Number of parameters: 4 x shape (h) x [ shape (h) +shape (x)...
long short term memory论文解读 long short-term memory LSTM的第一步是决定我们要从细胞状态中丢弃什么信息。 该决定由被称为“忘记门”的Sigmoid层实现。它查看ht-1(前一个输出)和xt(当前输入),并为记忆单元格状态Ct-1(上一个状态)中的每个数字输出0和1之间的数字。1代表完全保留,而0代表彻底删除。
上节课中我们介绍:RNN模型在训练过程中的存在梯度爆炸和梯度消失的问题。其中一个解决办法是改变模型中参数的计算方法,使用一般RNN模型的变种。本期视频详细介绍RNN模型的变种:长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)。具体地,本期视频包括:1)LSTM 模型 00:2
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种流行的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs),其主要用于处理具有时间序列特征的数据,并在自然语言处理、语音识别和视频分析等领域取得了广泛应用。 与传统的RNNs相比,LSTM中引入了三个重要的门控机制来控制信息在不同时刻之间的保留和遗忘。这些门包括: ...
Long Shortterm Memory引用 long short time memory LSTM也就是长短期记忆,是用来解决RNN网络中的梯度消失而提出的。 首先我们了解一下RNN(循环神经网络),该网络主要用来处理时序问题,也就是网络的前后输入之间是有联系的,网络不仅要学习输入样本本身的特征,还有学习相邻输入样本之间的关系,所以RNN常用来处理自然语言...
P101.10_long-short-term-memory-lstm 09:54 P111.11_bidirectional-rnn 08:20 P121.12_deep-rnns 05:17 P132.1_word-representation 10:08 P142.2_using-word-embeddings 09:23 P152.3_properties-of-word-embeddings 11:55 P162.4_embedding-matrix 05:58 P172.5_learning-word-embeddings 10:09 P182.6_word...