LSTM理解

最新推荐文章于 2024-11-12 20:28:16 发布
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  在rnn中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。

          梯度爆炸解决办法： 上图

          梯度爆炸解决办法：引入lstm


一、LSTM(Long-Short Term memory)的结构

                    

二、计算值说明

            ft：forget gate

            it： input gate

            Ct^：input

            Ct:：向下一个cell state传递 cell state

            Ot：out put，如果是单层lstm，就是输出;如果是多层lstm，就是向上一层传递

            ht：向下一个cell state传递        








三、多层加Dropout

            同层向后传递 ht和ct

            不同层向上传递ht


            



DL之LSTM：LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、单层和多层的LSTM)、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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DL之LSTM：LSTM算法论文简介、案例应用之详细攻略 目录 LSTM算法简介 1、LSTM算法论文 1.1、LSTM算法相关论文 1.2、LSTM （长短期记忆网络） 2、LSTM建立过程(基于TF) 3、LSTM算法相关思路 4、LSTM算法关键步骤 1、Gate结构 2、各种门对比 LSTM案例应用 1、BasicLSTMCell的定义与使用 LSTM...
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LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题，适用于序列数据建模。本教程从基础概念到实战应用，详细讲解LSTM原理、与RNN/GRU的对比，以及2025年最新技术趋势（如Transformer-LSTM混合模型）。内容包括环境配置（Python 3.10+、TensorFlow/PyTorch）、IMDB情感分类实战（数据预处理、模型构建与训练），以及性能评估与可视化。适合初学者和进阶开发者，涵盖NLP、时间序列预测等应用场景，提供完整的代码示例和学习资源。
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LSTM是一种循环神经网络，它可以处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而缓解RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。输入门遗忘门和输出门。遗忘门的作用是决定哪些信息从记忆单元中遗忘，它使用sigmoid激活函数，可以输出在0到1之间的值，可以理解为保留信息的比例。作用是决定哪些新信息被存储在记忆单元中输出门决定了下一个隐藏状态，即生成当前时间步的输出并传递到下一时间步记忆单元。
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LSTM理解与pytorch使用引言LSTM结构总体结构详细结构Pytorch用法参数介绍使用实例获取中间各层的隐藏层信息关于变长输入 引言 LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。 LSTM结构 总体结构 首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人脑的对于不同time step的记忆过程理解为一连串的cell分别对不同的时刻输入信息的处理。 详细结构
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首先感谢https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29作者的文章，让我对LSTM有了初步的认识。 还有我要推荐李宏毅老师讲的LSTM课程，讲的实在是太容易理解了，https://www.youtube.com/watch?v=xCGidAeyS4M 理解RNN 想要理解LSTM的前提是理解RNN，RNN（Recurrent Neural Network）是一类...
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背景：最近在用CRNN做COR，CRNN的R就是LSTM，从开始深度学习的多年来一直在回避的东西这次躲不过去了，就试着去完整理解一下。 1、我之前的误解。当输入LSTM的Tensor shape为[None, c, n]时，我之前认为会有 c个cell，每一个cell处理一n，这是错的。 纠正：“时间步”的概念是虚构的，看着图1，仿佛第一个cell，第二个cell，第三个cell都等价并存的，事实上，这是同一个在不同时间的表现。可以这么理解，一个cell是一扇门，过去这扇门的人是数据，门就...
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