长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory) 是一种特别设计用于解决传统递归神经网络(RNN)在处理长序列时面临的梯度消失问题的模型。它在标准RNN的基础上引入了门控机制,通过这种“记忆单元”有效地控制信息的流动,使得LSTM能够捕捉更长时间范围的依赖关系。 LSTM能记住并忘记不相关的信息,因此可以避免梯度
前面说的RNN有两个问题,长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)就是要解决这两个问题,通过引入若干门来解决,相比RNN多了一个状态cell state。 这个cell state承载着之前所有状态的信息,每到新的时刻,就有相应的操作来决定舍弃什么旧的信息以及添加什么新的信息。这个状态与隐藏层状态h不同,在更新过程中,它的...
我们看到图中对"我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出. 这种结构能够捕捉语言语法中一些特定的前置或后置特征, 增强语义关联,但是模型参数和计算复杂度也随之增加了一倍, 一般需要对语料和计算资源进行评估后决定是否使用该结构. Pytorc...
本文介绍RNN模型和LSTM模型。 RNN 为什么会出现RNN 在传统的深度神经网络模型中,我们的输入信息是没有顺序的,比如,NLP领域中,我们输入单词经常使用embedding,将词汇映射为词向量,然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题,比如,"我爱 你"和"你爱我"在传统的神经网络中不能很好的识别。在这种情况下,有人提...
长短期记忆网络(LSTM):一种特殊的循环神经网络,通过引入内存块和门控机制来解决梯度消失问题,从而更有效地处理和记忆长期依赖信息。(RNN的优化算法) 网络结构 细胞状态(Cell state):负责保存长期依赖信息。 门控结构:每个LSTM单眼包含三个门:输入门、遗忘门和输出门。
近年来,RNN与LSTM的结合在处理序列数据方面取得了显著进展。RNN擅长捕捉序列中的时间依赖性,而LSTM通过引入门控机制,能够有效解决RNN中的梯度消失问题,增强模型对长期依赖关系的学习能力。最新的创新研究进一步探索了两者的融合,例如通过优化LSTM单元的结构设计、引入多尺度特征提取以及结合注意力机制,显著提升了模型在自然...
模型简介：LSTM是一种循环神经网络体系结构，能够学习长期的规律，它是由Hochreiter和Schmidhuber在论文中首先被提出的，并且在后来的工作中被许多人精炼和推广。像大多数rnn一样，LSTM网络具有通用性，因为只要有足够的网络单元，它就可以计算任何传统计算机能够计算的东西，只要它有适当的权值矩阵，可以把它看作是它的...
RNN是深度时序模型的基石,重点在于参数共享、延迟传递,输入输出还有很多场景。 x固定,y可变。 图片标注 y固定, x可变。编码, Embedding。 双向RNN,上下文 编码-解码,机器翻译 ♣ LSTM Long Short-Term Memory:基于长短期记忆的RNN。 普通的RNN具有梯度保障或消失的问题,LSTM就是通过引入线性自循环单元cell,保持梯...
RNN & LSTM详解 1、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) 1.1 RNN概述 RNN很多实施情况都可通过时间序列模型来描述(RNN又被叫做序列模型)。 例如,如果你想写一个文档,单词的顺序很重要,当前的单词肯定取决于以前的单词。如果把注意力放在文字写作上…… 一个单词中的下一个字符取决于之前的字符(例如,The ...
本文立足于探讨一种基于LSTM(RNN)和Transformer模型生成的语言模型的实际应用。实验中,该模型能够选择最有可能的候选单词,从而将英语句子扩展成添加一个新的单词的新句子。 译者|朱先忠 审校| 重楼 简介 GPT等语言模型最近变得非常流行,并被应用于各种文本生成任务,例如在ChatGPT或其他会话人工智能系统中。通常,这些语...