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
原创 最新推荐文章于 2025-06-22 22:43:08 发布 · 5.8k 阅读 · 22 ·
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：

#rnn

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。

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

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

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【BiLSTM分类】双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出）【含Matlab源码 4635期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-06 1364
双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）
reedci的博客
06-08 4万+
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
双向长短时记忆循环神经网络详解（Bi-directional LSTM RNN）
热门推荐
James Zhang's Blog
07-21 16万+
1. Recurrent Neural Network (RNN)尽管从多层感知器（MLP）到循环神经网络（RNN）的扩展看起来微不足道，但是这对于序列的学习具有深远的意义。循环神经网络（RNN）的使用是用来处理序列数据的。在传统的神经网络中模型中，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题是无能为力的。比如，预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词
双向长短期记忆网络（BiLSTM）
最新发布
m0_58209778的博客
06-22 461
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。
双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络介绍
网络资源是无限的
11-29 4883
双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络介绍
机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践
qq_45831510的博客
02-18 1万+
本文介绍了双向长短期记忆网络（BiLSTM）的数学原理。首先解释了LSTM作为递归神经网络的变体，通过引入门控机制解决了传统RNN中的梯度问题。随后详细描述了LSTM的关键组成部分，包括遗忘门、输入门、更新单元状态、细胞状态更新、输出门和隐状态更新的计算过程。接着对BiLSTM进行介绍，指出其在时间序列上同时运行两个LSTM，一个前向处理，一个后向处理，最终将两者的隐藏状态连接形成最终的双向隐藏状态。本文阐述了BiLSTM的原理及其在序列建模中的重要性。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）简介
SimpleLearning
05-17 1万+
双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种改进的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），专门设计用于处理序列数据。BiLSTM 能够通过结合前向和后向两个 LSTM 网络的输出来捕捉序列中的双向依赖关系。
一种双向长短时记忆循环神经网络的问句语义关系识别方法.pdf
09-26
而深度学习中的双向长短时记忆循环神经网络（Bi-LSTM RNN）为这一问题带来了新的解决途径。 Bi-LSTM RNN的精髓在于其双向的网络结构，能够同时考虑词语的前后文信息，有效捕捉到词序列中的前后依赖关系。这种结构的...
TensorFlow实现经典深度学习网络（7）：TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络
Zhenguo_Yan的博客
11-03 2048
TensorFlow实现经典深度学习网络（7）：TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络         20世纪末，Schuster和Paliwal首次提出双向循环神经网络（Bi-directional Recurrent Neural Network ，Bi-RNN），长短时记忆模型LSTM也在同年被提出。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。上节我门介绍来RNN的相关理论，然而，由于标准的循环神经网络（RNN）在时序上处理序列，可以处理不固定长度的时序数据，但他们往往忽略了未来的上
**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
02-10
1997年Schuster提出了双向循环神经网络BiRNN，其由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入。 受到BiRNN的启发，因此学者对LSTM进行改进，提出了双向长短时记忆网络BiLSTM。 其在...
网络游戏-一种双向长短时记忆递归神经网络的特征增强方法及系统.zip
09-20
双向长短时记忆网络是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的一种变体，其设计目的是解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和爆炸问题。LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来有效地...
基于python和tensorflow的双向长短时记忆网络代码
02-27
基于python3、tensorflow库的bilstm程序。双向长短时记忆网络。python文件。
长短时记忆神经网络（LSTM-2）型介绍及公式推导
07-08
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它有效地解决了原始循环神经网络(RNN)的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。（LSTM-2）型引入了Ct，Ct-1记忆对神经网络的影响，这个算法的预测效果要更好。
深度学习模型：BiLSTM (Bidirectional LSTM) - 双向长短时记忆网络详解
池央的博客
11-29 1万+
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。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）详解
敷衍zgf的博客
11-05 9万+
双向长短期记忆网络BiLSTM
【论文泛读34】用于关系分类的双向长短期记忆网络
scu-liu的博客
03-26 910
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
m0_73645257的博客
05-14 1344
双向长短期记忆网络-BiLSTM
双向长短期记忆神经网络BiLSTM
用来自己学习，复习
06-25 2055
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。
Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）
Hilda121的博客
06-06 1187
Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）是一种高级的递归神经网络（RNN），能够同时考虑输入序列的前后文信息，从而更全面地理解文本的语义。为了形象地解释Bi-LSTM模型，可以用一个日常生活中的例子来帮助理解。
双向长短时记忆神经网络
04-28
### 双向LSTM神经网络原理 双向长短期记忆（Bi-LSTM）是一种改进型的循环神经网络结构，它通过结合前向和后向的信息来增强模型对上下文的理解能力。具体来说，Bi-LSTM由两个独立的LSTM单元构成：一个负责从前到后的序列处理，称为前向LSTM；另一个则从后向前处理序列数据，称为后向LSTM[^2]。 在实际应用中，这种设计使得每个时间步的状态不仅依赖于之前的输入，还能够利用后续的时间步信息。最终，当前时刻的隐藏状态是由前向LSTM和后向LSTM的输出拼接或加权平均得到的结果[^2]。 ### 实现方法 以下是基于Python和PyTorch框架的一个简单双向LSTM实现示例： #### 定义双向LSTM模型 ```python import torch import torch.nn as nn class BiLSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(BiLSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers # 初始化双向LSTM层 self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) # 输出全连接层 self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) # 需要乘以2因为是双向 def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) # 初始隐状态 (考虑方向数*层数) c0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) # 初始细胞状态 out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # LSTM输出形状: (batch_size, seq_length, hidden_size*2) # 使用最后一个时间步的输出作为分类依据 out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 此代码定义了一个简单的双向LSTM模型，其中`input_size`表示特征维度大小，`hidden_size`代表隐藏层节点数量，`num_layers`指定堆叠的LSTM层数量，而`output_size`则是预测目标类别数目或者回归值的数量[^1]。 ### 总结 通过对前后两方面信息的同时捕捉，Bi-LSTM能够在诸如自然语言处理等领域提供更精确的语义解析效果。上述代码片段展示了如何构建这样一个基本架构，并可进一步调整参数以适应不同任务需求。
评论
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