LSTM神经网络

最新推荐文章于 2025-07-18 15:55:31 发布
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文章标签： 深度学习 lstm 神经网络 rnn 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyangzhizhou/article/details/76651116
本文详细介绍了LSTM（长短时记忆网络），一种用于解决RNN梯度消失问题的模型。LSTM通过遗忘门、输入门和输出门的设计，有效地处理长期序列依赖。文章阐述了LSTM的工作机制，包括各个门的计算过程，并概述了LSTM的训练方法。

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LSTM是什么

LSTM即Long Short Memory Network，长短时记忆网络。它其实是属于RNN的一种变种，可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的。

我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失，即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小，让RNN失去了对较远时刻的感知能力。

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一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】
zik的博客
05-17 2618
本文主要译至并加上了部分笔者的见解，对于全面理解LSTM有一定的帮助。
大白话理解LSTM神经网络（附实例讲解）
Iceberggg的博客
04-12 3万+
用简单例子快速理解LSTM神经网络
神经网络之lstm
零度°C的博客
08-11 3万+
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 网络的核心是三个门的机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、输出门（output gate）。这些门通过自适应的方式控制信息的流动，从而实现对长期依赖信息的捕捉。
简单理解LSTM神经网络
热门推荐
Kobe Bryant的专栏
08-01 8万+
递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是
终于把 LSTM 算法搞懂了！！
最新发布
Q2024107的博客
07-18 1248
LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络，通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题。它包含遗忘门、输入门和输出门，能有效捕捉序列数据的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和时间序列预测。文章以英伟达股票预测为例，展示了使用Python和TensorFlow构建LSTM模型的完整流程，包括数据获取、归一化处理、模型训练和预测可视化。LSTM模型在保持长期记忆和梯度流动方面具有显著优势。
LSTM神经网络介绍
weixin_42973814的博客
05-07 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言一、介绍1.1什么是LSTM?1.2基础知识1.2.1门控机制1.2.2 相关激活函数1.2.3网络参数介绍二、LSTM网络架构2.1架构图三、LSTM的门3.1遗忘门3.2输入门3.3输出门四、LSTM的简单实例参考 引言 传统的神经网络在处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，如果需要联系并考虑上下文的时候就无能为力了，比如语音识别，机器翻译，时间序列等，因为他们的输出只是由当前的输入决定。所以就提出了RNN，了解RNN基.
LSTM和GRU
weixin_42717395的博客
04-03 611
Long Short Term 网络，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 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！ 　　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。 ...
长短期记忆神经网络（LSTM）介绍
willhu2008的专栏
12-12 8509
即随着输入数据的不断增加，上述自我循环的结构把上一次的状态传递给当前输入，一起作为新的输入数据进行当前轮次的训练和学习，一直到输入或者训练结束，最终得到的输出即为最终的预测结果。原始的RNN在训练中，随着训练时间的加长以及网络层数的增多，很容易出现梯度爆炸或者梯度消失的问题，导致无法处理较长序列数据，从而无法获取长距离数据的信息。下图展示了应用上一个时刻的输出h_t-1和当前的数据输入x_t，通过输出门得到o_t的过程，以及结合当前细胞的单元状态C_t和o_t得到最终的输出h_t的过程。
基于LSTM 神经网络的动力电池SOC 估算研究.pdf
02-14
"基于LSTM神经网络的动力电池SOC估算研究" 本文研究基于LSTM神经网络的动力电池SOC估算，旨在解决传统神经网络容 易陷入局部最小值的问题。通过设计LSTM神经网络模型，实现在电池状态监控中的SOC估算。实验结果表明...
基于LSTM神经网络的卫星频谱多门限感知算法.pdf
09-25
"基于LSTM神经网络的卫星频谱多门限感知算法" 本文总结了基于LSTM神经网络的卫星频谱多门限感知算法，旨在解决卫星认知通信场景下传统频谱感知算法感知性能低、受通信时延影响大的问题。该算法首先构建卫星认知通信...
MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
10-24
MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） CNN-LSTM神经网络，卷积长短期记忆神经网络多输入回归预测 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。
基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测
07-11
【作品名称】：基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目...
MATLAB实现LSTM神经网络多输入单输出预测
01-09
总的来说，MATLAB提供了一个强大而直观的平台，用于开发和研究LSTM神经网络。通过深入学习和实践，你不仅可以掌握LSTM模型的构建，还能理解如何优化和调整模型以适应特定问题，提高预测精度。在这个过程中，理解数据...
LSTM和GRU看完必须全部了然
Tian__Gao的博客
04-08 1211
LSTM和GRU的感性理解一、RNN的缺点——短时记忆二、LSTM1.整体结构 一、RNN的缺点——短时记忆 RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降，如果梯度值变得非常小，就不会继续学习。 因此，在递归神经网络中，获得小梯度更新的层
长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）算法详解
极光喵的博客
03-07 3790
分别是更新门的权重矩阵和偏置。由于输入门、遗忘门和输出门都是由Sigmoid函数变换得到的，它们的取值范围在0和1之间，因此可以有效地控制信息的流动和梯度的传递。这两个门控单元可以学习在每个时间步如何调整输入信息和上一个时间步的隐藏状态信息的重要程度，某种程度上可以看作有选择性的记忆当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态。总结一下，LSTM（Long Short-Term Memory）网络可以优化梯度传播不稳定的问题，主要是因为它们的设计允许信息在多个时间步长上有效地流动，而不受梯度消失或爆炸的影响。
[深入浅出] LSTM神经网络
AI深入浅出
01-21 2万+
由来人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推
lstm神经网络
04-19
### LSTM神经网络的原理 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其核心目标是解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的长期依赖问题。具体来说，当序列长度增加时，传统RNN可能会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，这些问题会阻碍模型有效捕捉长时间跨度内的依赖关系[^2]。 #### 主要组成部分 LSTM通过引入单元状态（Cell State）以及三种门控机制来克服这些挑战： 1. **遗忘门（Forget Gate）** 遗忘门决定了前一时刻的状态信息中有多少会被保留下来。该过程由一个sigmoid层完成，输出范围为0到1之间的数值，表示每部分细胞状态应被遗忘的程度。如果某个值接近于0，则意味着这部分信息将完全被丢弃；而接近于1则表明几乎全部保留[^4]。 2. **输入门（Input Gate）** 输入门负责更新当前时刻的新信息进入细胞状态的过程。这一阶段分为两步操作：首先是利用另一个sigmoid函数判断哪些值需要更新；其次是通过tanh激活函数创建一个新的候选向量C̃_t，最终结合这两个结果得到新的细胞状态C_t[^3]。 3. **输出门（Output Gate）** 输出门的作用是从经过调整后的细胞状态中提取有用的部分作为本时间步的输出h_t。同样地，这里也涉及到了一个sigmoid层用来决定输出的内容比例，并乘以经tanh变换过的细胞状态得出最后的结果[^4]。 --- ### LSTM神经网络的实现方法 下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Keras库构建并训练一个基本的LSTM模型来进行黄金价格预测任务： ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # 构建LSTM模型 def build_lstm_model(input_shape): model = Sequential() # 添加LSTM层 model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=input_shape)) # 添加全连接层 model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model # 假设我们已经有了预处理好的数据X_train和y_train input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]) # 时间步数和特征数量 model = build_lstm_model(input_shape) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` 此代码片段展示了如何定义一个包含单个隐藏层的LSTM网络架构，并指定相应的优化器与损失函数以便后续执行监督学习中的回归分析任务[^1]。 --- ###
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