lstm网络三门之输入门

原创 已于 2023-11-03 09:21:24 修改 · 1.2k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#lstm #人工智能 #rnn

于 2023-11-02 22:20:36 首次发布
本文介绍了长短期记忆网络(LSTM)中的输入门，包括其定义、作用（控制信息流，避免长期依赖问题），以及计算步骤（Sigmoid和Tanh激活函数的应用）。强调了输入门在处理时间序列数据时的优势，如解决梯度问题和增强建模能力。

一、介绍什么是LSTM网络输入门

1、定义

           长短期记忆网络（LSTM）是一种常用于处理和预测时间序列数据的深度学习模型。它使用门控机制来控制信息流动，其中输入门（input gate）是其中之一。输入门有助于控制在每个时间步中，新的信息应该如何被接受和存储。

2、主要结构图

二、其作用和步骤：

1、作用

输入门的作用是控制当前时间步的输入信息是否应该被记忆单元（memory cell）所接受。

2、步骤

输入门由一个 Sigmoid 激活函数产生，该函数的输出在0到1之间。输入门的计算通常包括以下步骤：

  1. 输入门的计算

最低0.47元/天 解锁文章
AI_dataloads
关注
详解 LSTM
aliceyangxi1987的博客
06-18 6999
今天的内容有： LSTM 思路 LSTM 的前向计算 LSTM 的反向传播 关于调参 LSTM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，目前比较流行。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
RNN、LSTM与GRU：深度解析三大神经网络，掌握它们的原理与应用场景
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
07-20 955
文章摘要： RNN、LSTM和GRU是处理时序数据的三大深度学习模型。RNN通过循环结构保留记忆，但存在梯度消失问题；LSTM引入记忆单元和三门机制（输入、遗忘、输出门），有效捕捉长期依赖；GRU是LSTM的简化版，仅用更新门和重置门，计算更高效。 对比： RNN：结构简单，适合短序列，但难以处理长期依赖。 LSTM：精度高，适合复杂长期依赖任务（如机器翻译），但计算量大。 GRU：平衡性能与效率，适合实时应用（如语音识别）。 实际应用中，LSTM和GRU更适用于长序列任务，而GRU在资源有限时更具优势。
LSTM输出门，遗忘门，输入门详细介绍以及代码实现
dream_home8407的博客
06-12 3190
在学习正确解标签时，重要的是RNN层的存在，RNN层通过向过去传递有意义的梯度，能够学习时间方向上的依赖关系，此时梯度，包含哪些应该学习到有意义的信息，通过将这些信息向过去传递，RNN层学习长期的依赖关系，但是，如果这个梯度在中途变弱，则权重参数将不会被更新，也就是说，RNN层无法学习长期的依赖关系，
【神经网络与深度学习】LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络模型
qq_51467258的博客
03-10 1万+
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种，通常被用于。因此，LSTM属于深度学习领域中的一种神经网络模型。在深度学习中，LSTM被广泛应用于需要处理长期依赖关系的任务，如语音识别、自然语言处理、时间序列预测等。相较于传统的RNN结构，。
LSTM三个门控机制详解
感谢所有乐于奉献的人，在此不一一具名
05-26 2231
LSTM三个门控机制详解
LSTM门单元解释
记忆的永恒的博客
02-23 1111
遗忘门：决定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：决定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：控制单元当前时刻状态c_t有多少输出到 LSTM 的当前输出值h_t ...
LSTM参数深度解密：遗忘门、输入门、输出门协同工作的4大逻辑
[LSTM参数深度解密：遗忘门、输入门、输出门协同工作的4大逻辑](https://editor.analyticsvidhya.com/uploads/31251lstm-cell%20state.png) # 1. LSTM网络的核心结构与门控机制概述 长短期记忆网络（LSTM）通过引入...
《零基础入门AI:长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）(原理、结构与实现)》
最新发布
m0_75034893的博客
08-26 1109
LSTM 与 GRU 作为门控循环网络的代表，通过引入可学习的门控机制，有效缓解了标准 RNN 的梯度消失问题，显著提升了对长期依赖的建模能力。LSTM 通过细胞状态与三门结构实现精细控制，而 GRU 以更简洁的设计实现相近性能。然而，在反向传播过程中，梯度需沿时间维度传递。当序列过长时，梯度在链式法则下可能指数级衰减（消失）或增长（爆炸），导致模型难以学习远距离依赖。其将 LSTM 的细胞状态与隐藏状态合并，并将三个门简化为两个门。，通过可学习的门控变量动态调节信息流动，从而有效缓解长期依赖建模的困难。
LSTM公式原理+Keras Pytorch LSTM中参数对比+每层LSTM参数计算
universe_1207的博客
06-03 1481
LSTM基础知识 记得点赞喔(*^▽^*)
LSTM中遗忘门，输入门和输出门的实际意义是什么
热门推荐
ch206265的博客
09-03 1万+
回顾下LSTM的几个门及其计算公式，估计此时不用看那个九曲回肠的LSTM神经网络图，光看公式也能明白LSTM到底在干嘛了吧： 上面是LSTM的计算公式，首先找那几个门，其实好找，那三个Sigmod作为非线性函数的就是三个门，很明显其取值范围在0到1和门打开关闭的物理意义是很好对应起来的。这个门的计算公式和上面猪家的门控计算公式其实是一样的，区别无非多出了一个h(t-1)部分，这个也好理解，这是因为LSTM是RNN模型，决定t时刻节点的除了当前输入值x(t)外，还有t-1时刻的隐层...
LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？
cda2024的博客
11-08 2418
LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），它通过引入门控机制来解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM的核心结构包括三个门：输入门、遗忘门和输出门，以及一个细胞状态（Cell State）。这些组件共同作用，使得LSTM能够在长时间跨度内保持和更新信息。
LSTM的三个门一个状态图解
m0_73084262的博客
05-05 2511
1.遗忘门 2.输入门 3.new value 4.输出门
LSTM 入门级解读
wuhao1205的博客
05-10 1924
记录学习过程，方便日后查用。本贴包括数学计算过程和模型解读。 如有错误请指出，感谢大家的指导。 图片来源LSTM模型结构的可视化 - 知乎 淡绿色的方块被称为cell，是构成LSTM的主要结构。实际上对于RNN类网络来说，都会有一个这样的结构块，在时间上循环这个结构块就构成了RNN网络。上图是最基础的LSTM网络。 LSTM的单元输入总共有3个部分 h是隐藏层，X是数据输入，C可以看成是网络的记忆部分。所有红色的单元是运算符，运算过程就是简单的套用运算符；所有黄色的单元是网络层，运算过程类似感知机.
小白的LSTM学习笔记（2）---门结构的基本知识
张小白的博客
03-04 3301
上次提到水平线是无法实现信息的删减与添加的，但是门却可以解决这个问题。介绍门之前，先介绍sigmoid层：一个输出向量在0~1之间的层。门有三类：遗忘门，输入门，输出门。遗忘门的作用是控制记忆单元，决定上一时刻的状态保留多少到当前时刻，通过一个sigmoid层实现遗忘部分，那个0~1之间的映射就是记忆衰减系数，遗忘门的存在也是LSTM能够记住长期记忆的保证。输入门的作用是决定保留多少当前时刻的输入...
RNN、LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?
卡萨布兰卡
04-09 1万+
原本以为自己懂的，可是看着看着论文，就越来越不知道Recurrent NNs（这里不区分LSTM，GRU）的输入输出到底是怎么样的。所以，查阅多篇资料，整合如下，希望能帮到大家。 首先，用「动图」和「举例子」讲讲 RNN（里面的动图非常容易让大家理解每个timestep如何喂数据的） 其次，以一个操做实例来具体讲一下Recurrent NNs的工作流程： 答案来源于知乎作者Scofield s...
LSTM 详解
qq_40231344的博客
06-24 4156
计算过程： LSTM是RNN的一格变体，LSTM的结构是由三个门组成，遗忘门，输入门，输出门。“门”的结构是由sigmoid神经网络和一个按位作乘法的操作。之所以称为门，是因为经过sigmoid激活函数，全神经网络会输出（0,1）之间的值，代表遗忘或输入的信息量。 遗忘门：会根据当前输入xt和上一时刻隐藏层的状态ht-1，通过激活函数sigmoid,决定哪些信息将会被遗忘，经过遗忘门得到的ft是一个n维向量，每个维度上的值都在（0,1）之间，再与上一时刻状态ct-1相乘，得到结果在哪个维度上的值...
LSTM输入输出各参数
tangweirensheng的博客
12-07 3915
torch.nn.LSTM(*args, kwargs)** 参数 – input_size – hidden_size – num_layers – bias – batch_first – dropout – bidirectional LSTM的输入 input, (h_0, c_0) – input (seq_len, batch, input_size) – h_0 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size) # 初始的隐藏状态 – c_.
4.6.长短期记忆网络(LSTM)
shiki217_的博客
08-07 1122
​ 长短期记忆网络的设计灵感来自于计算机的逻辑门。长短期记忆网络引入了（memory cell），或简称为（cell）。有些文献认为记忆元是隐状态的一种特殊类型， 它们与隐状态具有相同的形状，其设计目的是用于记录附加的信息。
LSTM(李宏毅讲解)
我亦无他，唯手熟尔
06-30 1196
1.首先一个特征输入，会有一个输入门来控制能不能输入，然后在学习之后要输出的时候，需要有一个输出门来控制要不要输出，在这个记忆细胞内部，会有一个遗忘门来控制这个细胞要不要忘记信息。第三列x2和x3都是0，不操作，第四列x2等于1，则x1的4被写到记忆细胞（3+4=7），第五列x2和x3都是0，不操作，第六列x3等于1,输出记忆细胞的7，所以y等于7。5.ct-1就是cell,xt就是输入，下面四个绿色的就是前面提到的输入门控制，输出门控制，遗忘门控制。最上面蓝色的是记忆细胞，最开始里面是0。
lstm模型详解
03-18
那它的核心应该在于门控机制，比如遗忘门、输入门、输出门这些结构。 接下来，我需要详细拆解每个门的作用。遗忘门决定保留多少旧记忆，输入门负责更新细胞状态，输出门控制当前状态的输出。这些门都是通过sigmoid...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值