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...
1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 门控循环单元(GRU) 1. 什么是GRU 2. 门控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 长短期记忆(LSTM) 1. 什么是LSTM 2. 输入门、遗忘门和输出门 3. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞...
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的优化可以从三个方面 LSTM层的多层化 在使用RNN创建高精度模型时,加深LSTM层(叠加多个LSTM层)的方法往往很有效。之前我们只用了一个LSTM层,通过叠加多个层,可以提高语言模型的精度。 基于Dropout抑制过拟合 通过叠加LSTM层,可以期待能够学习到时序数据的复杂依赖关系。换句话说,通过加深层,可以创建表现力更强的模...
LSTM的理论讲解看上去好像十分复杂,但它的运用其实非常简单。你可以使用LSTM单元作为标准RNN元的黑盒替换,即可解决梯度消失问题。而大多数深度学习框架提供了相关内容的调用。 4、门控循环单元(GRU)和窥孔LSTM 近年来已经提出了许多 LSTM 的变种模型,其中有两个很受欢迎:窥孔(peephole)LSTM 允许门层查看单元状态,如下...
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。
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)
RNN与LSTM 一、RNN 1. 为什么需要RNN? 在这之前,我们已经学习了基础的神经网络,它们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只要训练数据足够,给定特定的x,就能得到希望的y;但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接,也就是说,他们都只能单独的去处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而...
LSTM 是 RNN 的改进版,通过引入输入门、遗忘门和输出门,控制信息的流动,解决梯度消失问题。 能够记住长期依赖,同时过滤掉不相关信息。 优点 长期依赖:比 RNN 更擅长捕捉较长时间跨度的模式。 稳定性:通过门控机制,训练更稳定。 广泛应用:在时间序列任务(如股票预测)中有较多成功案例。
基于上图的基本的两层 RNN 网络结构,得到的损失率如下图: Basic_LSTM损失率 转换为模型的 3 类收益率预测值与真实值的对比准确率: 从曲线中可以看到,检验集的准确率最终收敛于 85%-90%之间,这个准确率水平在机器学习的大多数模型中并不足够高,但考虑到我们使用的是基本的 RNN结构,同时是存在市场博弈的股票市...