长短记忆神经网络LSTM
转载:
https://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5
https://blog.csdn.net/dream_catcher_10/article/details/48522339
重要:https://blog.csdn.net/roslei/article/details/61912618
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。
长短时记忆网络的思路:
原始 RNN 的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,称为单元状态(cell state)。
把上图按照时间维度展开:
在 t 时刻,LSTM 的输入有三个:当前时刻网络的输入值 x_t
、上一时刻 LSTM 的输出值 h_t-1
、以及上一时刻的单元状态 c_t-1
;LSTM 的输出有两个:当前时刻 LSTM 输出值 h_t
、和当前时刻的单元状态 c_t
.
关键问题是:怎样控制长期状态 c ?
方法是:使用三个控制开关
第一个开关,负责控制继续保存长期状态c;
第二个开关,负责控制把即时状态输入到长期状态c;
第三个开关,负责控制是否把长期状态c作为当前的LSTM的输出。
如何在算法中实现这三个开关?
方法:用 门(gate)
定义:gate 实际上就是一层全连接层,输入是一个向量,输出是一个 0到1 之间的实数向量。
公式为:
gate 如何进行控制?
方法:用门的输出向量按元素乘以我们需要控制的那个向量
原理:门的输出是 0到1 之间的实数向量,当门输出为 0 时,任何向量与之相乘都会得到 0 向量,这就相当于什么都不能通过;输出为 1 时,任何向量与之相乘都不会有任何改变,这就相当于什么都可以通过。
LSTM 前向计算
一共有 6 个公式
遗忘门(forget gate)
它决定了上一时刻的单元状态 c_t-1
有多少保留到当前时刻 c_t
输入门(input gate)
它决定了当前时刻网络的输入 x_t
有多少保存到单元状态 c_t
输出门(output gate)
控制单元状态 c_t
有多少输出到 LSTM 的当前输出值 h_t
遗忘门的计算为:
遗忘门的计算公式中:
W_f
是遗忘门的权重矩阵,[h_t-1, x_t]
表示把两个向量连接成一个更长的向量,b_f
是遗忘门的偏置项,σ
是 sigmoid 函数。
输入门的计算:
根据上一次的输出和本次输入来计算当前输入的单元状态:
当前时刻的单元状态 c_t
的计算:由上一次的单元状态 c_t-1
按元素乘以遗忘门 f_t
,再用当前输入的单元状态 c_t
按元素乘以输入门 i_t
,再将两个积加和:这样,就可以把当前的记忆 c_t
和长期的记忆 c_t-1
组合在一起,形成了新的单元状态 c_t
。由于遗忘门的控制,它可以保存很久很久之前的信息,由于输入门的控制,它又可以避免当前无关紧要的内容进入记忆。
输出门的计算:
长短记忆神经网络LSTM的更多相关文章
- TensorFlow——LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集
1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2. ...
- deep_learning_LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集
1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2. ...
- 十 | 门控循环神经网络LSTM与GRU(附python演练)
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) ...
- 循环神经网络LSTM RNN回归:sin曲线预测
摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]& ...
- 3. RNN神经网络-LSTM模型结构
1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数 ...
- 循环神经网络RNN模型和长短时记忆系统LSTM
传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模,即当前的预测只跟当前的输入样本相关,无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系.实际的很多场景中,样本出现的时间顺序非常 ...
- 循环神经网络-LSTM进阶
基础的LSTM模型,单隐层,隐层单神经元,而实际中一般需要更为复杂的网络结构, 下面借用手写数字的经典案例构造比较复杂的LSTM模型,并用代码实现. 单隐层,隐层多神经元 # -*- coding:u ...
- 循环神经网络-LSTM
LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件. LSTM能够很大程度上缓解长期依赖的问题. ...
- Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速
#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大 ...
随机推荐
- The C compiler identification is unknown解决办法
环境:VS2015,CMake3.12.0. 问题一: 解决办法:下载并安装Windows SDK version 8.1. 问题二: 解决办法:这个问题百度了半天也没找到合适的办法,好多博客都是复制 ...
- STL 小白学习(1) 初步认识
#include <iostream> using namespace std; #include <vector> //动态数组 #include <algorithm ...
- canvas绘图基础
<canvas>元素是HTML5中的绘图元素,通过定义一个画布区域,然后使用javascript动态地在这个区域里面绘制图形,对于2D和3D图形都可以绘制,我们将其分成2D上下文和WebG ...
- JavaScript下实现交换数组元素上下移动例子
// 交换数组元素 var swapItems = function(arr, index1, index2) { arr[index1] = arr.splice(index2, ...
- Python中的lambda的简单介绍
在学习python的过程中,lambda的语法经常出现,现在将它整理一下,以备日后查看. 1.lambda是什么? 举个例子如下: func=lambda x:x+1 print(func(1)) p ...
- .net core webapi带权限的文件下载方法
众所周知,在webapi中,如果有个接口需要权限,一般会将带权限的字段塞进header中.但是,在带权限的文档下载接口中,无论是用post,还是get方式,我们无法设置header头信息.苦恼呀?别急 ...
- C++中模板的特化与偏特化
1.引言 C++中的模板分为类模板和函数模板,虽然它引进到C++标准中的时间不是很长,但是却得到了广泛的应用,这一点在STL中有着充分的体现.目前,STL在C++社区中得到了广泛的关注.应用和研究.理 ...
- 关于iOSlaunchScreen的尺寸
备注:这里只是个人的观点,有的地方也是copy,多多指教,个人笔记,有侵犯你们版权的地方还望海涵!!! 关于launchImage 的尺寸链接 摘自:http://www.cnblogs.com/Ri ...
- 发布-订阅消息系统Kafka简介
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式 ...
- day 08文件与字符编码
ASCII 一个字符占一个字节 GBK 中文使用两个字节,英文使用1个字节,使用开头一个比特位标识是英文还是中文 unicode:支持任何国家的语言,全部字符都是使用两个字节 utf-8 一个英文占 ...