6.LSTM的工作特性的研究 事实上,到目前为止,大部分的LSTM的模型和语言模型、手写体识别、序列生成、机器翻译、语音、视频分析等多种任务中取得了一些成功的应用,但是很少有人去研究到底是什么原因导致了这些情况的发生,以及哪些设计是切实有效的。 对各个门之间的状态,在字母级别的语言序列和语言模型中做了一系列实验...
(一)LSTM模型理解 1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出...
1.LSTM 模型基本理论 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 题的最早也是最经典的方法是长短期存储器(Long Short-Term Memory,LSTM), 他与门控循环单元(GRU)有很多相似之处,有意思的是,虽然 LSTM 比 GRU 要复 杂一些,但 LSTM 却早提出近 20 年。 引入自循环的巧妙构思,...
我们再看看更复杂一些的 LSTM 模型,其模型图如下: LSTM 公式如下: LSTM equations 其中h 用于预测,c 和 h 一起传播到下一时刻。 LSTM 的应用 通过分析 RNN 和 LSTM 的特性,可以发现它们可以用于预测一个序列。当训练好了 LSTM 网络时,得到一个输入之后,就预测下一个输出,然后结合输入和预测到的输出,可以继续...
本文以长短期记忆循环神经网络(LSTM)为核心,研究了基于LSTM模型的股票价格预测理论和方法。首先,介绍了LSTM模型的原理和结构。然后,探讨了LSTM模型在股票价格预测中的应用。接着,分析了LSTM模型的优缺点。最后,总结了LSTM模型在股票价格预测中的研究进展和未来发展趋势。 关键词:长短期记忆循环神经网络(LSTM);股票价格...
近年来,随着人工智能的迅猛发展,研究者们逐渐将目光聚焦在机器学习模型的基础理论及其历史渊源上。在这个领域,“注意力机制”作为深度学习中的重要组成部分,近年来备受关注。近日,LSTM(长短期记忆网络)的创始人Jürgen Schmidhuber再度引发热议,他声称自己是在1991年就提出了线性复杂度Transformer的概念,并首次使用“注意力...
进而利用改进粒子群算法优化网络超参数;最后对比分析所提模型与反向传播神经网络(BP),极限学习机(ELM),长短期记忆神经网络(LSTM),改进PSO-LSTM模型的预测精度.结果表明:所提模型的均方根误差相较对比模型分别降低了50,56.46,26.84,19.03,平均绝对百分比误差分别降低了48.75%,43.94%,21.55%,15.30%,验证了本文所提...
其中包括传统的3D胎儿MRI校正方法,如切片与体积配准(SVR),基于深度学习的技术,如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、transform (Transformers)、生成对抗网络(GANs)以及最近的扩散模型进展。通过这篇文献综述获得的见解反映了对胎儿MRI研究中技术细节和实际影响的深入理解,为该领域的潜在解决方案和未来改进提供了...
4.LSTM训练的核心思路和推导 到此为止,我们大致有了这样的印象,作者还是比较“任性”地创造了这么一个模型,在理论上坚定了一个叫CEC的恒定误差流,在这个核心思想上又加入了一些Gate,在这里带来了另外一个问题,加入了Gate之后的结构,已经与之前的核心简单结构不符,在训练过程中,必然地在一个Block里面,误差会发生传...