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 由一个sigmoid激活函数和一个tanh...
这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. seq2seq架构最早被提出应用于机器...
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...
1.4 RNN的多种结构(处理向量序列) RNN 强大的是它能够处理向量序列,其中 RNN 的输入和输出可以是序列,下图很好地说明了这一点,最左边的例子是一个传统(非递归)网络,后面跟着一个序列输出的 RNN,接着跟着一个序列输入的 RNN,其次跟着序列输入和序列输出不同步的 RNN,最后是序列输入和序列输出同步的 RNN。 RNN序...
RNN的改进——LSTM 组成:遗忘门、输入门、输出门 遗忘门(决定丢弃上一个memory中的信息):ft= σ ( Wf[ h(t-1), xt] + bf) σ:Sigmoid函数——描述每个部分有多少量通过,0~1之间。0——不允许任意量通过 输入门(确认需要更新的信息): i(t) = σ(Wi · [h(t-1), xt] + bi):决定什么信息需...
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,...
3.改变传播结构,LSTM结构可以有效解决这个问题。 CNN VS RNN 不同点 1.CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 2.RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出。 Keras搭建RNN 长短期记忆网络(LSTM)
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) ...
所有RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层。 LSTM 同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于 单一神经网络层,这里是有四个,以一种非常特殊的方式进行交互。
RNN 在处理简单序列任务时表现尚可。但对于复杂的长期依赖关系,性能往往不佳。LSTM 的门控机制使得它能更好地捕捉长期信息。RNN 的参数共享方式使其在序列数据上具有优势。但容易出现梯度消失或爆炸。LSTM 通过精心设计的门结构缓解了梯度问题。RNN 的隐藏状态更新相对简单直接。而 LSTM 的隐藏状态更新涉及多个门的计算...