细胞状态(Cell State)是LSTM 中的长时间记忆,它贯穿整个序列数据流,可以在长时间内保留信息而不被遗忘。细胞状态通过遗忘门和输入门的调控,选择性地保留或丢弃信息,确保有用的信息可以长时间保留。 隐藏状态(Hidden State)是LSTM 中的短时间记忆,它包含当前时间步的输出信息,并会在每个时间步更新。隐藏状态不仅依赖...
一、LSTM的原理 LSTM是一种特殊的循环神经网络结构,相较于传统的循环神经网络,LSTM引入了门控机制,通过这种机制可以更好地处理长序列和长期依赖关系。LSTM包含了三个门控单元:输入门、遗忘门和输出门。 输入门控制当前时刻的输入信息对当前时刻的细胞状态的影响。遗忘门控制上一时刻的细胞状态对当前时刻的细胞状态的...
与其他递归神经网络不同,LSTM引入了具有长期记忆性的门控单元,使得网络可以记忆长序列中的信息。其基本原理如下: 1.输入门(input gate):控制是否将输入信息加入到记忆单元中。它由一个sigmoid激活函数和一个点积(hidden state和input)组成。当输入门的输出接近1时,输入被完全包含在记忆单元中。 2.遗忘门(forget ...
LSTM通过引入门控机制,解决了传统RNN在处理长序列数据和长期依赖问题上的困难。LSTM具有遗忘和记忆、输入和输出等关键步骤,使其能够选择性地保存信息并进行预测。在自然语言处理、时间序列预测和图像描述生成等领域,LSTM都具有广泛的应用。
1、LSTM原理 LSTM网络(Long short-term memory,长短期记忆网络)是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系,它们是由Hochreiter&Schmidhuber(1997)[4]提出的,并在随后的工作中被许多人改进和推广。 LSTM由于其设计的特点,非常适合用于对时序数据的建模,如文本数据。
2. 算法原理 2.1. LSTM的网络结构 LSTM的网络结构如下所示(图片来自参考文献): 与循环神经网络RNN相比,LSTM的网络结构要复杂的多。 在LSTM网络中,通过引入三个门来控制信息的传递,这三个门分别为遗忘门(forget gate),输入门(input gate)和输出门(output gate)。门机制是LSTM中重要的概念,那么什么是“门”以及...
1.2 LSTM原理 LSTM是一种特殊的RNN,主要通过三个门控逻辑实现(遗忘、输入、输出)。它的提出就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。它的原理可看如下4图: 图1 遗忘门计算逻辑 图2 输入门及当前候选细抱状态 图3 当前细抱状态 图4 输出门及最终输出 LSTM的典型应用(基于hidden state去预测):...
LSTM的原理基于神经网络的结构和参数更新机制,通过记忆单元和门控机制的设计,能够有效地捕捉和利用长期依赖关系,从而在序列数据的建模和预测任务中取得了显著的成果。 LSTM的核心思想是引入了记忆单元(Memory Cell),通过对记忆单元的读写操作来实现对序列数据的记忆和遗忘。记忆单元可以看作是网络中的一个黑盒子,它...
二、LSTM原理 LSTM是种特殊RNN网络,在RNN的基础上引入了“门控”的选择性机制,分别是遗忘门、输入门和输出门,从而有选择性地保留或删除信息,以能够较好地学习长期依赖关系。如下图RNN(上) 对比 LSTM(下): 2.1 LSTM的核心 在RNN基础上引入门控后的LSTM,结构看起来好复杂!但其实LSTM作为一种反馈神经网络,核心还...