而LSTM能避免RNN的梯度消失问题,其使用“累加”的形式计算状态,这种累加形式导致导数也是累加形式,因此避免了梯度消失。 2. 长短时记忆神经网络(LSTM) ①LSTM 的核心思想 Long Short-Term Memory Neural Network—— 一般就叫做 LSTM ,是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber...
为了评估混合HMM-ANN模型中LSTM和BLSTM的潜力,我们将在TIMIT语音库上进行实验,同时与标准的HMM模型进行比较。数据的准备与数据的切分(训练,测试和验证)与5.1节中的相同。然而,这个任务不再是每个数据帧有单独的音素标签,而是整个输出序列音素。使用音素错误率衡量模型效果。 我们实验了标准HMM音素模型(分为有上下文依赖...
这些“极简版”模型较传统RNN大幅削减了参数量,并且可以通过并行扫描算法训练,大幅提升了训练速度。数据显示,在处理长度为512的序列时,minGRU和minLSTM每步训练速度比传统GRU和LSTM快了175倍和235倍。 有开发者表达了对minGRU架构的喜爱,他提到新提议的隐状态和混合因子仅依赖当前token,若在训练时已知整个序列,便能...
常见的结构有LSTM及其变种,以及GRU结构。 LSTM基本结构与思想 LSTM模型是用来解决simple RNN对于长时期依赖问题(Long Term Dependency),即通过之前提到的但是时间上较为久远的内容进行后续的推理和判断。LSTM的基本思路是引入了门控装置,来处理记忆单元的记忆/遗忘、输入程度、输出程度的问题。通过一定的学习,可以学到何...
结合定义一来看,多项式速率衰减的序列在指数小于-1时是不可和的,而指数速率衰减的序列总是可和的,所以自协方差函数属于前者则模型具备长期记忆,属于后者则模型不具备长期记忆。本文也是利用衰减速率来证明RNN和LSTM的记忆性质的。 在证明模型的自协方差函数衰减速率时,我们借助了几何遍历性这一性质来辅助证明,具体...
1、xLSTM (2024年5月):该论文提出了对著名的LSTM递归架构的改进。其mLSTM块包含一个矩阵隐藏状态,更新方式如下: 输出通过将这个状态与一个"查询"相乘得到。(注意:该论文的线性代数设置与我们的相反,查询、键和值是列向量而非行向量...
1、xLSTM (2024年5月): 该论文提出了对著名的LSTM递归架构的改进。其mLSTM块包含一个矩阵隐藏状态,更新方式如下: 输出通过将这个状态与一个"查询"相乘得到。(注意:该论文的线性代数设置与我们的相反,查询、键和值是列向量而非行向量,因此v_t k_t^T的顺序看起来可能有些奇怪。) ...
实验中,多变量- Full 和 多变量- Tensor 表现出相当的性能,尽管 多变量- Tensor 中独立变量层面隐藏状态的混合导致了最佳性能。请注意,多变量- Full 和 多变量- Tensor 是单一网络结构。与基线中的复合网络架构不同,多变量- LSTM 中良好维护的变量层面隐藏状态的混合也提高了预测性能并增强了如下所示的可解释...
实验中,多变量- Full 和 多变量- Tensor 表现出相当的性能,尽管 多变量- Tensor 中独立变量层面隐藏状态的混合导致了最佳性能。请注意,多变量- Full 和 多变量- Tensor 是单一网络结构。与基线中的复合网络架构不同,多变量- LSTM 中良好维护的变量层面隐藏状态的混合也提高了预测性能并增强了如下所示的可解释...
其中，☉代表element-wise乘法，σ代表logistic sigmoid function。模型参数为八个权重矩阵W和4阶偏置向量b，这些在所有用户间共享。对于一个堆叠的有不止一个在和之间的隐藏层的堆叠LSTM，第n层的输入是第n-1层的隐藏状态。为了适应网络用户角色分类任务的流特性，我们同时训练多个用户操作序列。这是通过保存对于网络...