特别是遗忘门,它可以让模型忘记无关的历史信息,从而减少了长期依赖的影响。 2. 细胞状态(Cell State):LSTM中的细胞状态是一个“横跨”各个时间步的信息传递通道,它可以在很长的序列中传递信息。在反向传播过程中,细胞状态的梯度可以直接反向传播,避免了梯度消失的问题。 因此,通过这些设计,LSTM能够在处理长序列时,...
Fig 3 The cell state of LSTM 下面介绍LSTM的核心神经网络层,即四大门。 1. 遗忘门 遗忘门的输入是ht-1、Xt,它通过一个sigmoid激活函数来决定对长期信息 cell state 的保留和删除,随后输出一个介于0-1之间的值与Ct-1点乘,结构见图4。 Fig 4 The forget gate 2. 输入门 下一步是决定应该往cell sta...
原始RNN 的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感。 再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,称为单元状态(cell state)。 把上图按照时间维度展开: 在t 时刻,LSTM 的输入有三个:当前时刻网络的输入值 、上一时刻 LSTM 的输出值 、以及上一时刻的单元状态 ; LSTM 的输出有两个:当前时刻 LSTM...
LSTMs的核心是单元状态(Cell State),用贯穿单元的水平线表示。 单元状态有点像传送带。它沿着整个链一直走,只有一些微小的线性相互作用。信息很容易在不改变的情况下流动。单元状态如下图所示。 LSTM确实有能力将信息移除或添加到单元状态,并由称为gates的结构小心地进行调节。 门...
LSTM的核心之处就是它的cell state(神经元状态),在下图中就是那条贯穿整个结果的水平线。这个cell state就像是一个传送带,他只有很小的线性作用,但却贯穿了整个链式结果。信息很容易就在这个传送带上流动但是状态却不会改变。cell state上的状态相当于长期记忆,而下面的 ...
LSTM equations 是forget gate，是input gate，是output gate，是cell state，是hidden state，是输入，...
LSTMs 的核心所在是 cell 的状态（cell state），也就是下图这条向右的线。Cell 的状态就像是传送带，它的状态会沿着整条链条传送，而只有少数地方有一些线性交互。信息如果以这样的方式传递，实际上会保持不变。LSTM 通过一种名为「门」（gate）的结构控制 cell 的状态，并向其中删减或增加信息。雷锋网注：你...
梯度消失和梯度爆炸——从本质上说残差、LSTM遗忘门(依赖cell state)解决思路都是一样的,甚至relu激活函数也是,在深度学习中,梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题。梯度消失是指在进行反向传播时,梯度会随着层数的增加而指
LSTM 的关键是单元格(cell)/记忆元状态,即贯穿图表顶部的水平线。 单元格(记忆元)状态有点像传送带。它沿着整个链条笔直运行,只有一些微小的线性相互作用。信息很容易不加改变地沿着它流动。 LSTM 确实有能力从记忆单元格(cell state)状态中删除或添加信息,并由称为门(gate)的结构严格调节。 门是一种选择性地让...
这样,对于cell state,我们就分三段进行不同的更新,公式如下: 对比LSTM,ON-LSTM的改动就是cell state是怎么更新的,其他的部分都一样。 所以最后ON-LSTM的结构可以用这个图表示: [ON-LSTM运算流程示意图,来源:苏剑林的博客:https://kexue.fm/archives/6621] ...