[译] 理解 LSTM 网络

最新推荐文章于 2024-02-20 00:08:56 发布
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分类专栏： TensorFlow Python
本文通过翻译Karpathy的文章深入探讨了循环神经网络(RNN)在处理序列数据方面的有效性及其应用场景,包括语言模型、机器翻译等任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习：深入理解 LSTM 网络 (一)
weixin_30299539的博客
11-28 624
Recurrent Neural Network Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入， LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时，有着很大的优势。 LSTM ...
OpenCV目标跟踪（二）-LK光流法
技术小白
04-07 1万+
这几天主要看了光流的有关内容，下面就关于光流的有关内容进行个简单的总结。 所谓的光流是一种运动模式，这种运动模式即是指一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者和背景之间形成的明显移动。在如下的图中给出了光流的直观解释。 这里的每个像素都与速度相关联，这样得到的即是稠密光流，在光流中主要分为稠密光流和稀疏光流，相对于稠密光流，稀疏光流的计算则需要在跟踪之前指定一组点，下面我主要介绍下比较流
HTTP POST GET详解
热门推荐
ClsData的专栏
04-23 13万+
一 原理区别    一般在浏览器中输入网址访问资源都是通过GET方式；在FORM提交中，可以通过Method指定提交方式为GET或者POST，默认为GET提交Http定义了与服务器交互的不同方法，最基本的方法有4种，分别是GET，POST，PUT，DELETEURL全称是资源描述符，我们可以这样认为：一个URL地址，它用于描述一个网络上的资源，而HTTP中的GET，POST
机器学习：深入理解LSTM网络 (二)
Matrix-11
11-28 6417
之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题，RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理， 简单来说，RNN对于太久远的信息不能有效地储存，为了解决这个问题，有人提出了LSTM的网络结构，LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的，随着后来研究者的不断改进，LSTM网络在很多问题上都有非常好的表现，并且得到广泛的关注与应用。LS
深入理解 LSTM 网络
gukedream的专栏
01-13 454
本文译自 Christopher Olah 的博文   Recurrent Neural Networks 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...
理解LSTM网络
Microstrong
04-30 1516
目录： LSTM网络 LSTM前向传播算法 LSTM反向传播算法 思考几个问题 LSTM的变体 Reference 1. LSTM网络 LSTM是一种特殊的RNN，可以解决长期依赖的问题。它是由Hochreiter和Schnidhuber提出的，后来被很多人改进和推广，并在各种各样的问题上工作得非常好，现在被广泛的应用。 明确来说，设计LSTM主要就是为了解决长期依赖的问题，它的本质就是能够记...
理解LSTM网络【译】
Vincent Qin
11-09 564
本文是我对大神Christopher Olah的Understanding LSTM Networks的译文。已经放在个人博客。
【译】深入理解LSTM网络
omnispace的博客
05-27 336
递归神经网络 人类不会每时每刻都开始思考。 当你阅读这篇文章时，你会根据你对之前单词的理解来理解每个单词。 你不要扔掉所有东西，然后再从头开始思考。 你的想法有持久性。 传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。 例如，假设您想要对电影中每个点发生的事件进行分类。 目前尚不清楚传统神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来告知后者。 循环神经网络解决了这个问题。 它们是带有循环的...
（译）理解LSTM网络 ----Understanding LSTM Networks by colah
冷月无声的博客
04-03 1622
目录 1. RNN的不足之处 2. LSTM 2.1 LSTM原理 3 逐步理解 LSTM 1. forget gate layer遗忘门 2. input gate layer 3. output gate layer 4LSTM 的变种 GRU 4.1. GRU 与LSTM的对比 5. 其它变种 5.1. peephole connections 1. RNN的不足...
初次理解LSTM本质
漫步量化
06-24 1017
RNN(Recurrent Neural Network) 思想具有持久性，当前的认知是以过往认知为基础的，RNN是包含循环的网络，允许信息的持久化。 RNN可以看作是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。1 这种链式特征揭示了RNN本质上是与序列和列表相关的，他们是对于这类数据的最自然的神经网络架构。 RNN现实应用广泛：The Unreasonable Effec...
【译】理解LSTM循环神经网络（通俗易懂版）
Yc Chan 的个人博客
02-20 761
之前也提到过RNNs取得了不错的成绩，这些成绩很多是基于LSTMs来做的，说明LSTMs适用于大部分的序列场景应用。一般文章写法会堆一堆公式吓唬人，希望本文一步一步的拆分能有助于大家的理解。LSTMs对于RNNs的使用是一大进步。那么现在还有个问题，是否还有更大的进步？对于很多研究者来说，但是是肯定的，那就是attention的问世。attention的思想是让RNN在每一步挑选信息的时候都能从更大的信息集里面挑选出有用信息。
DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解
weixin_42101836的博客
02-19 2万+
1. LSTM模型 输入参数理解 （Long Short-Term Memory） lstm是RNN模型的一种变种模式，增加了输入门，遗忘门，输出门。 LSTM也是在时间序列预测中的常用模型。 小白我也是从这个模型入门来开始机器学习的坑。 LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版） 这篇文章写的非常详细，生动，概念解释的非常清楚。我也是从这个...
一问带你看懂循环神经网络小黑匣内部结构——LSTM
weixin_42078618的博客
04-12 2642
今天给大家分享分享循环神经网络（以LSTM为研究对象）的内部计算逻辑，本次博客从keras源码，并结合一位博主的博客对其进行详细剖析。博客：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral，这是一篇非常经典且详细的博客，大家一定要抽时间去过一遍，并仔细思考。探讨之前，假...
区块链在游戏中的应用.pptx
07-06
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远为GOFAR智能门锁sdk接口函数
07-06
一：函数定义 function integer opencomm( integer com) library "larkdll.dll" function integer closecomm() library "larkdll.dll" function integer deletecard(string a) library "larkdll.dll" alias for "deletecard;Ansi" function integer makecard(string a1,string a2,string a3,string a4,string a5,string a6,string a7) library "larkdll.dll" alias for "makecard;Ansi" function integer readcard(ref string a1,string a) library "larkdll.dll" alias for "readcard;Ansi" 二：打开串口 integer dd if ddlb_1.text = "串口1" then dd = 0 if ddlb_1.text = "串口2" then dd = 1 if ddlb_1.text = "串口3" then dd = 2 if ddlb_1.text = "串口4" then dd = 3 if opencomm(dd) = 0 then messagebox("提示信息","ok!",question!,YesNo!) else messagebox("提示信息",opencomm(dd),question!,YesNo!) end if 三：读卡 string buf integer stat =
基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究.docx
07-06
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极简精致苹果IOS风格PPT模板.pptx
07-06
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【计算机视觉】基于MoSca的4D运动支架视频重建与高斯融合渲染系统：从2D先验到3D动态场景合成的技术实现了文档的核心内容（含详细代码及解释）
最新发布
07-06
内容概要：本文详细介绍了名为MoSca的系统，该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds（运动支架）将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示，并将场景几何和外观与变形场解耦，通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题，无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景，还给出了基于PyTorch的简化实现代码，涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外，文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术，并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群：具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师，特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①从单目视频中重建动态场景的新视角；②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法；③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量；④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明：本文提供了详细的代码实现，包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解，并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外，文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性，帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
lstm模型的学习
03-21
<think>嗯，用户让我介绍一下LSTM模型的学习。首先，我需要回忆LSTM的基本概念和结构，确保自己理解正确。LSTM是循环神经网络的变种，主要用于解决长序列训练中的梯度消失或爆炸问题。这一点很重要，得先点明。 然后，用户可能对普通RNN的不足有所了解，但可能需要简要对比一下，说明为什么LSTM更好。我应该解释LSTM的关键组件：遗忘门、输入门、输出门以及细胞状态。这些部分需要逐一拆解，用简单的中文描述每个门的作用。 接下来，数学公式的处理。根据系统指令，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。比如遗忘门的公式是$\sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$，这里需要确保LaTeX语法正确，同时用中文解释每个符号的意义。要注意门控机制如何通过sigmoid函数输出0到1之间的值，控制信息通过。 然后是各个门的详细说明。遗忘门决定保留多少旧记忆，输入门决定新信息的更新，细胞状态如何结合新旧信息，输出门决定最终输出。这部分需要用清晰的步骤，可能结合流程图或示意图，但文字描述要足够清楚。 另外，用户可能关心LSTM如何缓解梯度问题。需要解释细胞状态的线性循环和门控机制如何帮助梯度流动，避免普通RNN中的相乘导数导致的问题。这部分可能需要稍微深入一点，但保持简洁。 还要考虑应用场景，比如机器翻译、语音识别等，让用户知道LSTM的实际用途。可能用户是刚开始学习深度学习，所以举例说明应用会有帮助。 最后，总结LSTM的优势和可能的变体，比如GRU，但不需要展开，点到为止。确保整个回答结构清晰，分点或分步骤，逻辑连贯。同时检查是否所有数学公式都正确使用了规定的格式，避免语法错误。 可能需要用一些类比，比如门控机制像水龙头控制水流，帮助用户直观理解。确保语言口语化，避免过于学术化的术语，但关键术语还是要正确使用。整个思考过程要自然，逐步引导用户理解LSTM的工作原理和学习机制。</think>### LSTM模型的学习机制分步解析 LSTM（**长短期记忆网络**）是一种改进的循环神经网络（RNN），专为解决**长序列依赖问题**设计。以下是其核心机制和学习过程的逐步说明： --- #### 一、LSTM的核心结构 LSTM通过**细胞状态（Cell State）**和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）控制信息流动，公式均用LaTeX标注： 1. **细胞状态（长期记忆）** $$ C_t = \text{存储长期信息的核心通道} $$ - 特点：线性更新，梯度不易消失 2. **遗忘门（Forget Gate）** $$ f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f) $$ - 作用：决定从上一状态$C_{t-1}$中保留多少信息 - $\sigma$：Sigmoid函数，输出值在$[0,1]$，0表示完全丢弃，1表示完全保留 3. **输入门（Input Gate）** - **候选值生成**：$$ \tilde{C}_t = \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C) $$ - **输入控制**：$$ i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i) $$ - 作用：决定将多少新信息$\tilde{C}_t$存入细胞状态 4. **细胞状态更新** $$ C_t = f_t \odot C_{t-1} + i_t \odot \tilde{C}_t $$ - $\odot$：按元素相乘（Hadamard积） 5. **输出门（Output Gate）** - **输出控制**：$$ o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o) $$ - **最终输出**：$$ h_t = o_t \odot \tanh(C_t) $$ --- #### 二、LSTM如何缓解梯度问题 1. **细胞状态的线性更新** - 梯度通过$C_t$反向传播时，避免普通RNN中连乘激活函数导数的问题 - 公式推导示例：$$ \frac{\partial C_t}{\partial C_{t-1}} = f_t + \text{低幅值项} $$ 2. **门控机制的作用** - 通过门控参数动态调节信息流，抑制无关信息的干扰 --- #### 三、LSTM的学习过程 1. **前向传播** - 按时间步依次计算门控值和状态更新 - 示例步骤： ``` t=1时： 计算f₁, i₁, o₁ → 更新C₁ → 输出h₁ t=2时： 使用h₁和x₂计算f₂, i₂, o₂ → 更新C₂ → 输出h₂ ``` 2. **反向传播（BPTT算法）** - 通过链式法则计算梯度 - 参数更新：$$ W_{new} = W_{old} - \eta \cdot \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial W} $$ - 优势：梯度沿时间步和细胞状态两条路径传播，稳定性更强 --- #### 四、典型应用场景 1. **序列建模** - 机器翻译（如英译中） - 语音识别（音频信号序列→文本） 2. **时间序列预测** - 股票价格预测 - 气象数据建模 --- #### 五、LSTM的变体与改进 1. **双向LSTM**：同时考虑过去和未来信息 2. **Peephole LSTM**：门控单元可直接观察细胞状态 3. **GRU（门控循环单元）**：合并门控数量，参数更少 --- ### 总结 LSTM通过门控机制和细胞状态设计，有效解决了长序列训练中的梯度问题。其核心思想是**选择性记忆**：在每一步决定保留什么旧信息、添加什么新信息。这种结构使其在自然语言处理、时间序列分析等领域表现卓越。
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