【图解】LSTM模型教程 对比RNN

最新推荐文章于 2025-09-30 16:12:52 发布
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#lstm #rnn #深度学习 #人工智能 #神经网络 #ai

比较好的博客：LSTM模型结构讲解-优快云博客

1. 初识LSTM

我对LSTM的理解：

总结：一个短时记忆单元（RNN的隐藏层记忆单元）和一个长时记忆单元共同处理同一个数据得出输出结果

较详细解释：单看LSTM的输出层门，将输出ht改为输出ot将，sigmoid函数改成tanh函数便成了RNN网络单元。所以LSTM网络便是在RNN的基础上引入了记忆单元C，记忆单元在每个时间步进行一次遗忘门处理，一次记忆门处理，然后对RNN的输出再处理一遍，也就是说记忆单元C会对之前所有的信息都进行了记录然后对当下的RNN输出结果再共同处理一遍得到最终输出。简单说就是，一个短时记忆单元（RNN的隐藏层记忆单元）和一个长时记忆单元共同处理同一个数据得出输出结果。

2. 超详细拆解模型

LSTM一个时间步

对比一下RNN一个时间步

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使用LSTM模型的场景，是由于我们进行统计建模大赛进行农业亩产量的预估，为了处理一个三维的数据，准确的说是由（样本数，时间步长，特征数（类似温度，降雨量，光照的数据））三个维度上的量构成的一个数据集，由于一开始采用一般的模型都处理的是两维的模型，未考虑时间，所以我们都是将数据集降维（样本数，时间步长*特征数）进行处理，效果较差，所以选择LSTM模型。接着就是把剔除后的数据进行归一化处理，这里采用的归一化算法也是最简单的最大最小值的归一化，使得数据都能落在（0，1）之间。3.构建模型，喂入模型训练。
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优先使用 LSTM/GRU：当序列长度超过 10 个时间步，或任务依赖长距离上下文（如翻译、生成）。考虑计算资源：若实时性要求高或数据量小，可尝试 RNN 或 GRU（GRU 计算效率接近 RNN，且效果通常优于 RNN）。结合注意力机制：对于超长序列或复杂任务（如摘要生成），可将 LSTM 与注意力机制结合（如 Transformer 中的 Self-Attention）。
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