输出门(output gate) 控制单元状态c_t有多少输出到 LSTM 的当前输出值h_t 遗忘门的计算为: forget 遗忘门的计算公式中: W_f是遗忘门的权重矩阵,[h_t-1, x_t]表示把两个向量连接成一个更长的向量,b_f是遗忘门的偏置项,σ是 sigmoid 函数。 输入门的计算: input 根据上一次的输出和本次输入来计算当...
x就是你的输入; h表示hidden layer的神经元个数,就是你在定义LSTM结构时设置的参数; c表示LSTM模型中记忆单元存储的状态。 LSTM的计算过程: step1: 将xt和ht-1并起来,得到X; step2:X分别和四个权值矩阵相乘,得到z, zi,zf, zo; z = tanh(WX), zi= sigmoid(WiX) zf= sigmoid(WfX) zo= sigmoid(WoX...
和LSTM对比，整体上是简化了不少，合并掉了c和h这两个量，没有贯通各个细胞的这个值，更新权重的方法...
上面的图表示包含2个隐含层的LSTM网络,在T=1时刻看,它是一个普通的BP网络,在T=2时刻看也是一个普通的BP网络,只是沿时间轴展开后,T=1训练的隐含层信息H,C会被传递到下一个时刻T=2,如下图所示。上图中向右的五个常常的箭头,所指的也是隐含层状态在时间轴上的传递。 ...
LSTM中的C和GRU中的H都是经过了遗忘和输入门（GRU中的更新们也是由遗忘和输入门组成的），也都是未...
就像简单的 RNN 一样,LSTM 也有一个隐藏状态,其中 H(t-1) 表示前一个时间戳(上一时刻)的隐藏状态,Ht 是当前时刻的隐藏状态。除此之外,LSTM 还分别用 C(t-1) 和 C(t) 分别表示先前和当前时刻的单元状态。 「遗忘门」 在LSTM 神经网络的单元中,第一步是决定是否应该保留上一个时间步的信息或忘记它。
（步骤 1）创建新的长期记忆候选者C(tilda) ₜ。我们利用这个神经元和tanh激活函数获得新的长期记忆候选者：编辑 我们在这里看到，这个神经元的输入是x ₜ, 和h ₜ₋₁，类似于门。因此，将它们传递到神经元……编辑 …我们得到了输出，它是新的长期记忆的候选。现在我们只想保留候选者的必要信息。这就...
如图,H(t-1)的误差由H(t)决定,且要对所有的gate layer传播回来的梯度求和,c(t-1)由c(t)决定,而c(t)的误差由两部分,一部分是h(t),另一部分是c(t+1)。所以在计算c(t)反向传播误差的时候,需要传入h(t)和c(t+1),而h(t)在更新的时候需要加上h(t+1)。这样就可以从时刻T向后计算任一时刻的...
b_a) cell_state = f_gate * cell_state + i_gate * c_tilde hidden_state = o_gate * torch.tanh(cell_state) y = torch.mm(hidden_state, self.W_h) + self.b_h outputs.append(y) return torch.cat(outputs, dim=0), (hidden_state, cell_state) 接收输入inputs和可选的初始状态states ...
上面的图表示包含2个隐含层的LSTM网络,在T=1时刻看,它是一个普通的BP网络,在T=2时刻看也是一个普通的BP网络,只是沿时间轴展开后,T=1训练的隐含层信息H,C会被传递到下一个时刻T=2,如下图所示。上图中向右的五个常常的箭头,所的也是隐含层状态在时间轴上的传递。