forward方法:LSTM层的输入与输出:out,(ht,Ct)=lstm(input,(h0,C0)),其中一、输入格式:lstm(input,(h0,C0))1、input为(seq_len,batch,input_size)格式的tensor,seq_len即为time_step2、h0为(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)格式的tensor,隐藏状态的初始状态3、C0为(seq_len,batch,input_size...
(5)bidirectional:是否是双向循环神经网络,如下图是一个双向循环神经网络,因此在使用双向LSTM的时候我需要特别注意,正向传播的时候有(Ht, Ct),反向传播也有(Ht', Ct'),前面我们说了非双向LSTM的输出维度等于隐藏层的特征维度,而双向LSTM的输出维度是隐含层特征数*2,而且H,...
(5)bidirectional:是否是双向循环神经网络,如下图是一个双向循环神经网络,因此在使用双向LSTM的时候我需要特别注意,正向传播的时候有(Ht, Ct),反向传播也有(Ht', Ct'),前面我们说了非双向LSTM的输出维度等于隐藏层的特征维度,而双向LSTM的输出维度是隐含层特征数*2,而且H...
首先，我们运行一个 sigmoid 层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。接着，我们把细胞状态通过 tanh 进行处理并将它和 sigmoid 门的输出相乘，最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分。输出门是输出的记忆，也就是前面的积累输出门也是两个神经单元 Ot是要sigmod神经单元 Ht 是Ct 作为输入的tanh单元 ...
根据LSTM网络的结构,每个LSTM单元的计算公式如下图2所示,其中Ft表示遗忘门限,It表示输入门限, ̃Ct表示前一时刻cell状态、Ct表示cell状态(这里就是循环发生的地方),Ot表示输出门限,Ht表示当前单元的输出,Ht-1表示前一时刻单元的输出。 图2 LSTM计算公式 ...
(5)bidirectional:是否是双向循环神经网络,如下图是一个双向循环神经网络,因此在使用双向LSTM的时候我需要特别注意,正向传播的时候有(Ht, Ct),反向传播也有(Ht', Ct'),前面我们说了非双向LSTM的输出维度等于隐藏层的特征维度,而双向LSTM的输出维度是隐含层特征数*2,而且H,C的维度是时间轴长度*2。
1、前向计算每个神经元的输出值,对于LSTM来说,即 ft、it、ct、ot、ht 五个向量的值。计算方法已经在上一节中描述过了。 2、反向计算每个神经元的误差项δ值。与循环神经网络一样,LSTM误差项的反向传播也是包括两个方向:一个是沿时间的反向传播,即从当前t时刻开始,计算每个时刻的误差项;一个是将误差项向上一...
(5) bidirectional :是否是双向循环神经网络,如下图是一个双向循环神经网络,因此在使用双向LSTM的时候我需要特别注意,正向传播的时候有(Ht, Ct),反向传播也有(Ht', Ct'),前面我们说了非双向LSTM的输出维度等于隐藏层的特征维度,而双向LSTM的输出维度是隐含层特征数*2,而且H,C的维度是时间轴长度*2。
首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的,然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单,我们用Xt表示t时刻cell的输入,Ct表示t时刻cell的状态,ht表示t时刻的输出(输出和状态在RNN里是一样的)。 那么其前向传播的公式也很简单:ht=Ct=[ht−1,Xt]∗W+bht=Ct=[ht−1,Xt]∗W+b ...
ht = np.multiply(ot,tanh(ct)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 获得LSTM内部各矩阵以及偏置参数以及LSTM网络状态C和h输出详见链接: (6).由问题3从而可以构造损失函数,反向传播推导? 显然若仅有最后时刻的ht输出构造的损失函数和由所有时刻构造的损失函数在反向传播的推导过程中各参数的表达式是不相同的。比如当...