一、什么是RNN和LSTM 二、理解时间序列问题 三、RNN和LSTM的结构 3.1 RNN结构 3.2 LSTM结构 3.3 LSTM的核心思想(细胞状态) 3.4 逐步分解LSTM-隐藏状态 四、 LSTM的变体 CNN和RNN作为深度学习届的卧龙凤雏,今天聊聊凤雏RN以及RNN的典型代表LSTM。 ps:在大模型已经相当普及的时代,现在聊这个,颇有49年入国军的感觉...
• 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)、...
长短期记忆网络(LSTM) 解决问题 短时记忆:RNN难以捕捉和利用序列中的长期依赖关系,从而限制了其在处理复杂任务时的性能。 梯度消失/梯度爆炸:在RNN的反向传播过程中,梯度会随着时间步的推移而逐渐消失(变得非常小)或爆炸(变得非常大)。 工作原理 LSTM的细胞结构和运算 输入门:决定哪些新信息应该被添加到记忆单元中 ...
RNN每一层的隐状态都由前一层的隐状态经过变换和激活函数得到,反向传播求导时最终得到的导数会包含每一步梯度的连乘,将会引起梯度的消失或者梯度的爆炸。LSTM在隐状态使用了加法替代了每一步的迭代变换,这样便可以避免梯度消失的问题,从而使得网络学到长程的规律。 RNN可用图1.4表示 图1.4 同理,LSTM的结构图1.5所...
RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关。LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思...
如上述RNN缺点:RNN模型无法解决长期依赖(长距离依赖)问题,但是序列模型的一个重要特点就是具有长期依赖。如文字序列的上下文、最近一段时间的天气、股票等等。LSTM的提出就是为了解决这个问题! LSTM解决问题的关键点在于门限(gates,亦称门)技术。它有三个门,分别为:遗忘门、输入门、输出门。
-RNN:循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM:长短时记忆网络(Long Short-Term Memory) 在看这篇文章之前,如果之前没有接触过-神经网络,请先阅读-神经网络调优 RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大,中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的...
而LSTM就是在RNN的基础上施加了若干个门(gate)来控制,我们先看LSTM的示意图即网络结构中涉及的计算内容,然后在接下来的过程中逐一解释: 且这些门均由Sigmoid型函数激活,具体如下: 1、遗忘门(forget gate) 这个gate控制对上一层的cell状态ct-1中的信息保留多少,它流入当前时刻xt与上一时刻传递过来的状态ht-1,...
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 Why LSTM提出的动机是为了解决长期依赖问题。 长期依赖(Long Term Dependencies) ...
就像CV绕不开CNN，NLP也绕不开RNN，这一节就来总结下自然语言处理中的循环神经网络（RNN）和它的好姐妹长短期记忆神经网络（LSTM）以及它们的实际应用。一、先讲个故事 从前有个小姑娘在森林里采蘑菇，有一天她捡到里一个神奇的黑盒子，盒子上有两个洞，洞的大小只能塞一个小球进去。为了试一试这个黑盒子能干嘛...