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 ...
Ht和ct的计算需要上一帧ht-1以及ct-1的数据,这是外部依赖。导致了无法在时间维度上实现ht和ct的并行计算。同时ht和ct又依赖于内部的中间结果,因此在LSTM内部ct和ht的计算必须在it,gt,ot计算之后。因此内部的并行性也受到了限制; 5 非线性函数的计算时间长,不太利于硬件的实现,所以通常是经过一些近似处理,比如...
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 ...
bo以及此刻的状态Ct有关，Ct和Ct-1有关 ，根据遗忘门决定保留多少，又根据H…Ct是当前状态值，ht=o...
(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。
ht的值= ot * tanh(ct) ->所以我们只需要对ht w.r求导。t o_t。其区别如下:同样，a_o和J之间的路径也显示出来。微分的完整方程如下:dJ/dVt * dVt/dht * dt /da_o dJ/dVt * dVt/dht * dht/dOt可以写成dJ/dOt(我们从上面的o_t得到这个值)。Ct是单元的单元状态。除此之外，我们还处理候选单元...