深度学习（Deep Learning）读书思考七：循环神经网络二（LSTM）

最新推荐文章于 2025-06-20 18:17:35 发布
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#深度学习 #LSTM

本文深入探讨LSTM模型，从常量错误传播问题出发，阐述LSTM如何通过输入门、遗忘门和输出门以及Peephole Connection解决长期依赖问题。详细介绍了LSTM的网络结构、数学表达及优缺点，揭示其在序列任务中的强大能力。

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概述

通过前一节对循环神经网络RNN的了解，简单的RNN虽然能够解决长期依赖问题，但是训练和优化比较困难，然后长短时记忆模型LSTM很大程度上解决长期依赖问题，本文主要介绍

1.LSTM的提出
2.LSTM网络结构
3.LSTM的分析

LSTM的提出

早在94年Hochreiter发现了RNN训练过程中的梯度消失和爆炸问题，然后在99年提出LSTM解决该问题。

梯度消失问题的原因可以参考之前的介绍。

常量错误传播

RNN难训练的主要原因在后向传播过程中，梯度随着时间序列的增加而逐渐消失。如果误差能够不消减的进行传递，则可以避免训练难得问题。

常量错误传播-直观想法

假设隐藏层只有一个节点j，则该节点误差计算过程为

δj(t)=f′j(netj(t))δj(t+1)wjj
其中 netj(t)表示该节点的网络输入,δj(t)表示节点j的误差 .
如果想做到常误差传播，则需要
f′j(netj(t))wjj=1

此时可以近似无限长时间序列，但是网络过于简单并且实现比较复杂。

LSTM也是根据CEC演化而来。

针对上面的必要条件f′j(netj(t))wjj=1，两边同时积分可以得到

fj(netj(t))=netj(t)wjj
对于任意时序网络输入 netj(t) 都要满足。
此时激活函数必须是线性并且激活值保持为常量。
yj(t+1)=fj(netj(t+1))=fj(wjjy
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Java Deeplearning4j：构建和训练循环神经网络（RNN）模型
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
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