双向长短时记忆循环神经网络

最新推荐文章于 2025-06-22 22:43:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OOFelvis/article/details/90611802
本文介绍了LSTM如何解决传统RNN的上下文信息有限问题，详细阐述了LSTM的结构和工作原理，并探讨了双向循环神经网络（BiRNN），特别是双向LSTM，其通过正向和反向传递提供更丰富的上下文信息。文章还提到了Bi-RNN的计算过程，并提供了相关论文链接和Keras实现Bi-LSTM模型的示例。

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LSTM

传统的循环神经网络（RNN）能够得到的上下文信息范围很有限。这个问题就使得隐含层的输入对于网络输出的影响随着网络环路的不断递归而衰退。

为了解决这个问题，长短时记忆（LSTM）结构诞生了。与其说长短时记忆是一种循环神经网络，倒不如说是一个加强版的组件被放在了循环神经网络中。

LSTM单元能够很好的解决跨时间记忆以及梯度消失的问题。LSTM结构的形式化定义如下：
在这里插入图片描述
LSTM时刻j的状态由两个向量组成，分别是cj和hj，cj是记忆组件，hj是隐藏状态组件，三个门结构i、f和o，分别控制输入、遗忘和输出。z为更新候选项

LSTM论文传送门：https://ieeexplore.ieee.org/document/6795963

LSTM单元大致结构如下：
在这里插入图片描述

简单通俗的理解LSTM的整个运作流程：https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92

双向循环神经网络

双向循环神经网络的基本思想是每一个输入序列正向和反向都经过一次循环神经网络，这样的双向结构提供给输出层输入序列中每个结点完整的过去和未来的上下文信息。BiRNN在一个输入向量对应一个输出向量的任务中非常有效。
结

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双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）
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在开始之前，首先区分下均命名为RNN，新手很容易混淆的两大神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和递归神经网络（Recurssion Neural Network，RNN）。 递归神经网络（RNN）是空间上的展开，处理的是树状结构的信息，模型结构如下： 循环神经网络（RNN）是时间上的展开，擅长处理以时间序列数据作为输入的预测问题, 其原因在于 RNN 的网络结构可以处理时间序列数据之间的相关性。模型结构如图所示，包括输入层 x、隐藏层 h、输出层 o，在隐藏层
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双向长短期记忆网络（BiLSTM）
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BiLSTM是一种改进的循环神经网络，通过同时处理序列的正反向信息来增强上下文建模能力。其结构包含两个LSTM层，分别从不同方向处理输入数据，并将隐状态拼接作为最终输出。BiLSTM广泛应用于NLP任务（如情感分析、命名实体识别）和时间序列预测，优势在于强大的上下文感知能力，但计算复杂度较高。尽管存在长序列训练困难等问题，结合现代硬件和优化技术，BiLSTM仍是序列建模的重要方法。
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机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践
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**基于MATLAB平台的双向长短时记忆网络在多领域时间序列预测中的应用研究**,MATLAB环境下简单的基于双向长短时记忆网络的时间序列预测 1997年Schuster提出了双向循环神经网络BiRN
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以股票价格预测为例，正向 LSTM 可以分析过去的价格走势对当前价格的影响，反向 LSTM 可以从未来的价格变化趋势中反推当前价格的潜在因素，两者结合可以更全面地预测股票价格的未来走势，提高预测的准确性和可靠性。例如，常见的做法是简单的拼接操作：，这样得到的隐藏状态 就同时包含了序列正向和反向的信息，能够更全面地捕捉序列的特征和上下文关系。BiLSTM 是在 LSTM 的基础上构建的，它在每个时间步上同时运行两个 LSTM，一个按照序列的正向顺序处理数据，另一个按照反向顺序处理数据。
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贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification》 一、摘要 关系分类是一种重要的语义处理，近年来受到了极大的关注。主要的挑战是重要的信息可以出现在句子的任何位置。因此，我们提出双向长短期记忆网络(BLSTM)来用关于所有单词的完整、连续的信息来建模句子。与此同时，我们还使用从词汇资源(如WordNet)或自然语言处理系统(如依赖解析器和命名实体识别器(NER))中获得的
双向长短期记忆网络-BiLSTM
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双向长短期记忆网络-BiLSTM
双向长短期记忆神经网络BiLSTM
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06-25 2046
网络，一个按照正向顺序处理输入序列，另一个按照反向顺序处理输入序列。遗忘门（forgetgate）：决定上一个时间步的细胞状态对当前时间步的影响程度。输入门（input gate）：决定当前时间步的输入信息对细胞状态的影响程度。隐藏状态（hiddenstate）：当前时间步的输出，也是下一个时间步的输入。输出门（output gate）：决定细胞状态对当前时间步的输出影响程度。输入门用来控制当前输入数据对记忆单元状态值的影响。LSTM 是一种特殊的 RNN，它通过引入。输出门用来控制记忆单元状态值的输出。
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