Deep Dive into Pytorch RNN/LSTM

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分类专栏： AI模型精讲 文章标签： RNN LSTM 深度学习 mRNN mLSTM
于 2022-04-21 17:03:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WANGWUSHAN/article/details/124313445
本文深入探讨了PyTorch中LSTM的实现，包括遗忘门、输入门、输出门和单元状态的更新。通过构建和训练LSTM模型，验证公式实现与API的一致性。同时，介绍了多层RNN/LSTM以及mRNN和mLSTM的概念，讨论了梯度消失与梯度爆炸问题，并给出了BiLSTM的相关资料。

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RNN/LSTM

1.LSTM及其pytorch实现

LSTM看公式好像是并不难，但深入理解其机理，使用起来游刃有余，感觉也并非易事。

这里以pytorch官方实现为基础，作以总计。

pytorch官方给出的LSTM公式如下：
在这里插入图片描述
对应于下图(图中 C t ~ \widetilde{C_t}

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好的，我现在需要帮用户找到关于深度学习的... 《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）提供PyTorch代码实例。 - **课程** Coursera的《Deep Learning Specialization》包含PyTorch实践项目。 --- ###
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