关于rnn和lstm模型的理解

已于 2022-02-18 14:37:38 修改
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文章标签： lstm rnn 深度学习
于 2022-02-18 14:23:12 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iridescentc/article/details/123002566
本文探讨了RNN模型与LSTM（长短期记忆网络）在处理序列数据时的区别，指出LSTM能有效解决长序列训练中的梯度消失和爆炸问题，从而在长序列任务中表现出色。LSTM模型包含输入门、遗忘门和输出门，拥有两个隐藏状态h和c，这些特性使得LSTM在序列学习中具有更强的性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

lstm模型示意图
1.RNN模型和lstm模型的区别
处理序列数据的模型，lstm能够解决长序列训练过程中，梯度消失和梯度爆炸的问题，相比与RNN，lstm在长序列中表现更好。
2.lstm模型
输入门，遗忘门，输出门
有两个隐藏状态：h，c

iridescentc
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深度学习--RNN循环神经网络和LSTM
ssheudjbdndnjd的博客
04-25 2188
我们来看一看百度百科给的解释下面是循环神经网络的一部分黑色直线代表权重，a1，a2代表存储单元，黄色框框代表输入，曲线是激活函数。
RNN神经网络与LSTM
Wukoufox的博客
09-21 2149
在RNN神经网络中，前一个层的输出结果会影响到后一个层的输出；相比于CNN而言，RNN可以获取前面更多的有用信息。即循环神经网络的每层输出结果都是被前面的时间步所影响总共有三个门：遗忘门、输入门、输出门遗忘门-----> Ct-1中的有用信息，也就是上一单元中单元状态信息输入门-----> 当前时刻的有用信息遗忘门与输入门两者共同得到当前单元的有用信息输出门----->获得隐状态的有用信息（ht）
【模型解读】浅析RNN到LSTM
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01-29 584
卷积神经网络使用固定大小的矩阵作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率），适合于图像分类，目标检测，图像分割等。但是除了图像外，还有非常多...
循环神经网络(RNN)与LSTM深入解析及应用
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【深度学习】RNN循环神经网络和LSTM深度学习模型
Luo_LA的博客
09-27 1882
RNN memory里面的值每一次都会被清空，而LSTM 里面的 memory 是一直被叠加的，除非忘记门被关闭的时候才会清空。这里的门可以理解成为一个激活函数，这个激活函数通常是 sigmoid 函数，因为经过 sigmoid 函数的值在0和1之间，用来控制门的关闭和打开。循环神经网络的一个核心是可以把前面的序列数据用到后面的结果预测里面。第一，前部序列信息在传递到后部的同时，信息权重下降，导致重要信息丢失。求解过程中梯度消失。在最小化损失函数的过程中，会遇到梯度突然剧烈抖动的情况，从而导致参数丢失。
RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理
IT届的小学生
01-09 6439
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory） 在看这篇文章之前，如果之前没有接触过-神经网络，请先阅读-神经网络调优 RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机
序列模型RNN及LSTM实现
机器学习，深度学习
09-05 1995
具体RNN和LSTM的介绍如下连接：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 **建议读完上面文章，再看本文代码，谢谢！ 图1. RNN结构图 ...
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
11-04
本项目"RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip"包含了一个使用Matlab编写的RNN和LSTM模型，旨在帮助用户理解这两种网络的工作原理并进行实际应用。 1. **循环神经网络（RNN）**： - 基础原理：RNN是一种能够处理序列...
Classical-RNN-lstm模型
09-27
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RNN、LSTM模型学习1
08-08
深层 RNN 和 LSTM 模型可以处理更复杂的数据关系，例如双向 RNN 和深层 LSTM 模型。 8. 相关资料 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator（CVPR 2015） Guiding Long-Short Term Memory for Image ...
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06-10 5269
**最近看到一个blog，对LSTM模型介绍的很全面，所以我在这里记录一下。后续会逐渐补充公式推导的部分。 **RNN关键点之一是连接先前的信息到当前的任务中，而LSTM模型是一种特别的RNN。不幸的是RNN对长期依赖信息的学习能力不足，会出现梯度消失等问题。而LSTM网络就是解决长短时的信息依赖问题。 1.简介 LSTM网络全称为 Long Short-Term Memory，长期短期记忆...
从RNN到LSTM：深度学习在自然语言处理领域的惊艳算法
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当谈到计算机科学时，算法是一个重要的话题，因为它们能帮助解决很多问题。而有些算法，其高效性和惊人表现，令人感到惊艳。在自然语言处理领域，有很多受到关注的算法，比如词向量、语言模型、注意力机制等，这里我将以深度学习中的RNN模型、LSTM模型、YOLO算法为例进行介绍。
简易理解RNN与LSTM
Hungryof的专栏
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总说 这篇主要是如何一步步说明RNN和LSTM的形式的构造，方便对模型有一个更直观的理解。写的比较随意。 RNN 我们知道，卷积是一个输入，得到一个输出。但有时候我们想输出一串，然后得到一串输出呢？并且是这一串都是相互有关联的，比如句子翻译。我们就需要一种能针对历史信息进行融合的单元，比如RNN。其实想想，只要以某种形式，将历史信息与当前输入进行有效融合的方式，应该都可以处理类似的问题。
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本资源展示了如何利用Keras框架和RNN+LSTM模型来实现自动编写古诗的深度学习应用，对于深度学习爱好者和自然语言处理的研究者来说，是一份宝贵的实践材料。通过本资源的学习，读者可以更深入地理解循环神经网络的...
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