• LSTM 是一种特殊的循环神经网络(RNN),旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的长期依赖问题。它通过引入细胞状态(cell state)和门控机制(gating mechanism)来有效地保存和更新长期信息。 • 细胞状态可以理解为一种信息的传输通道,贯穿整个时间序列,能够保存长期的信息。门控机制包括遗忘门(forget gate)、...
LSTM 是一种特殊的 RNN 结构,专门为学习长期依赖关系而设计。 它通过独特的记忆细胞(Memory Cell)和门机制(Gating Mechanism),有效地缓解了梯度消失问题,能够捕捉序列中的长期依赖关系。 在这篇文章中,我们将全面介绍 LSTM 的基本概念、结构、数学原理、优缺点及其典型应用场景。 LSTM 的基本概念 LSTM 是一种循环神...
xLSTM通过引入两个主要的改进来增强LSTM的能力:1)引入指数门控;2)引入新型记忆结构 「1)指数门控(Exponential Gating)」:这是对LSTM中传统门控机制的一种改进,允许模型更有效地更新其内部状态。指数门控通过引入适当的归一化和稳定技术,使得LSTM能够更好地处理信息流,特别是在需要修订存储决策的场景中。 「2)新型...
lstm神经网络 讲解 lstm神经网络 长短期记忆网络(LSTM)是循环网络的一个变体,可以有效的解决循环神经网络(RNN)的梯度爆炸问题。 LSTM的三个门 LSTM网络引入门控机制(gating mechanism)来控制信息传递的路径,三个门分别是输入门 、遗忘门 、输出门 ,这三个门的作用分别是:(1)输入门 控制当前时刻的候选状态 有多少...
经典长短时记忆网络(LSTM)架构最早可以追溯到20世纪90年代,因其独特的常量误差传递(constant error carousel,CEC)和门控(gating)机制而在处理各种时序序列数据任务中展示出了卓越的性能,尤其是在早期的大型语言模型(LLM)中发挥了关键作用。然而,随着Transformer架构的出现,其高度可并行化运行的自注意力机制使得模型可以...
而LSTM通过引入“记忆单元”(memory cell)和“门控机制”(gating mechanism)来有效地解决这一问题,使得网络能够学习到长期依赖关系。LSTM主要用于处理序列数据,广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别、机器翻译等领域。 二、记忆单元结构 LSTM的每个单元包含以下四个主要部分: 遗忘门(Forget Gate):决定...
门控(gating)被认为是在 LSTM 主题中,涉及到一个门控网络生成信号来控制当前输入和之前记忆发生作用的方式,以更新当前的激活,从而更新当前的网络状态。 门本身是自我加权的,会在整个学习阶段中根据一个算法有选择性地更新。 门网络会增加计算复杂度,从而会增加参数化(parameterization),进而引入额外的计算成本。
「1)指数门控(Exponential Gating)」:这是对LSTM中传统门控机制的一种改进,允许模型更有效地更新其内部状态。指数门控通过引入适当的归一化和稳定技术,使得LSTM能够更好地处理信息流,特别是在需要修订存储决策的场景中。 「2)新型记忆结构」:xLSTM引入了两种新的记忆单元,分别是:「sLSTM、mLSTM」 ...
门控机制(Gating Mechanisms) 遗忘门(Forget Gate):决定从细胞状态中丢弃哪些信息。它通过一个sigmoid层实现,该层以当前的输入和上一时刻的隐藏状态为输入,输出一个在0到1之间的值,这个值表示要遗忘信息的比例。 输入门(Input Gate):决定将哪些新信息添加到细胞状态中。它由一个sigmoid层和一个tanh层组成,sigmoid...
「1)指数门控(Exponential Gating)」:这是对LSTM中传统门控机制的一种改进,允许模型更有效地更新其内部状态。指数门控通过引入适当的归一化和稳定技术,使得LSTM能够更好地处理信息流,特别是在需要修订存储决策的场景中。 「2)新型记忆结构」:xLSTM引入了两种新的记忆单元,分别是:「sLSTM、mLSTM」 ...