LSTM

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原创最新推荐文章于 2026-03-18 02:45:00 发布 223 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）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，在隐藏层阅读详情

1.什么是LSTM？

LSTM 由 Recurrent NeuralNetworks (RNN) 演化而来，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入。

2.LSTM主要部件？

Forget gate：控制哪些存储单元需要被清除的数量

Input gate：控制每个单元更新多少

Output gate：控制内部存储状态的曝光

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LSTM介绍 LSTM前言一、RNN1.时间序列问题描述2.DNN（深度神经网络）介绍2.1感知器2.2多层感知器2.3深度神经网络2.4时间序列问题的一个关键3.RNN（循环神经网络）介绍3.1SimpleRNN3.2RNN的一些结构及其他用处二、LSTM1.LSTM的结构及用处2.LSTM结构详解3.LSTM的记忆方式总结前言本文主要从DNN开始讲解时间序列问题，以及循环神经网络及其变体LSTM的原理。一、RNN 1.时间序列问题描述时间序列数据是以一定有规律的时间间隔，从而在每个时间段产生一系列相应数阅读详情

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长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失/爆炸问题。LSTM通过精心设计的门控机制,能够更好地捕捉长期依赖关系,在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域取得了卓越的成绩。本文将详细介绍LSTM的工作原理、前向传播过程以及在实际任务中的应用。

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转自AI大本营https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386 ▌短时记忆 NN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。梯...

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那么，从这个时刻开始再往之前走，得到的梯度（几乎为零）就不会对最终的梯度值有任何贡献，这就相当于无论t-3时刻之前的网络状态h是什么，在训练中都不会对权重数组W的更新产生影响，也就是网络事实上已经忽略了t-3时刻之前的状态。由于遗忘门的控制，它可以保存很久很久之前的信息，由于输入门的控制，它又可以避免当前无关紧要的内容进入记忆。LSTM的前向计算都这么复杂，那么，可想而知，它的训练算法一定是非常非常复杂的。从上面的代码我们可以看到，门的计算都是相同的算法，而门和的计算仅仅是激活函数不同。

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