Keras(二十八)LSTM长短期记忆网络理论

最新推荐文章于 2023-12-26 19:27:42 发布
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#深度学习 #nlp #自然语言处理 #keras #tensorflow

LSTM（长短期记忆网络）是一种解决普通RNN长期依赖问题的递归神经网络变体，通过门控机制实现选择性地遗忘、输入和输出。遗忘门允许模型忽略不再相关的信息，传入门用于添加新信息，而输出门则决定哪些信息应被传递到下一个时间步。这种设计使得LSTM在网络中有效地处理和存储长期依赖关系，尤其在语言模型、序列标注等任务中表现出色。

一，为什么需要LSTM（长短期记忆网络）

  • 普通的RNN不能长久传播
  • 引入选择性机制
    • 选择性输出
    • 选择性输入
    • 选择性遗忘
  • 选择性 - > 门
    • Sigmoid函数:[0,1]
      在这里插入图片描述
  • 门限机制
    • 向量A -> sigmoid -> [0.1,0.9,0.4,0,0.6]
    • 向量B -> sigmoid -> [13.8,14,-7,-4,30]
    • A为门限，B为信息
    • A* B = [0.138,12.6,-2.8,0,18

二，什么是LSTM（长短期记忆网络）

符号说明：
在这里插入图片描述

1，模型结构OVERVIEW

在这里插入图片描述

2，Cell的状态传递

在这里插入图片描述

3，遗忘门

新的一句有新的主语，就应该把之前的主语忘掉

在这里插入图片描述

4，传入门

是不是要把主语的性别信息添加进来

在这里插入图片描述

5，输出门

动词该用单数形式还是复数形式

在这里插入图片描述

6，当前状态
  • 经过遗忘门的上一状态
  • 经过传入们的输入状态
    在这里插入图片描述
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