深度学习-RNN LSTM BI-LSTM

最新推荐文章于 2024-10-15 20:30:18 发布
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#深度学习 #python #人工智能 #神经网络

本文介绍了循环神经网络RNN及其存在的梯度消失和梯度爆炸问题，然后详细阐述了LSTM如何通过门控机制解决这些问题，包括输入门、遗忘门和输出门的作用，以及细胞状态的更新过程。通过对LSTM的简化表示，揭示了其在信息传递上的优势。

RNN 循环神经网络
RNN主要处理有时序关系的变长序列问题。每个神经元在每一时刻都一个特殊的hidden状态h(t)，由当前节点的输入I(t)和上一时刻t-1隐藏状态h(t-1)加权求和后经过一个非线性激活函数得到，具体表示成公式如下：
在这里插入图片描述
每个神经元t时刻隐状态
在这里插入图片描述
参数Whh决定了当前神经元以多少比例接受之前所有时刻[0,t-1]的输入信息

阻碍RNN发展的两个严重问题是：梯度爆炸 和 梯度消失、

RNN的对隐状态h(0)进行反向传播：
在这里插入图片描述
利用RNN时序上的依赖关系对上式在这里插入图片描述进行展开，得到（注意，下式成立的前提是激活函数简化为线性函数）：
在这里插入图片描述
继续对在这里插入图片描述进行矩阵奇异值分解（SVD）：

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