9、神经网络架构：LSTM、CNN及其变体详解

神经网络架构：LSTM、CNN及其变体详解

1. LSTM机制

LSTM（长短期记忆网络）的记忆单元$c_t$中包含两个门，与GRU（门控循环单元）机制类似。输入门$\Gamma_t^i$通过候选记忆$\tilde{c} t$调节要纳入的新数据量，遗忘门$\Gamma_t^f$调节在当前计算中对旧记忆单元的保留程度。通过元素级向量乘法$\odot$，可得到更新方程：
$c_t = \Gamma_t^f \odot c {t - 1} + \Gamma_t^i \odot \tilde{c}_t$

最后，使用tanh激活函数计算隐藏层输出$h_t \in R^{n \times j}$：
$h_t = \Gamma_t^o \odot \tanh(c_t)$

将上述输出通过softmax层，可得到当前块的目标输出$y_t$。从这些方程可以看出，对于任何时间戳$t$，记忆单元知道要从先前状态中遗忘什么（即$\Gamma_t^f \odot c_{t - 1}$），以及要从当前时间戳中考虑什么（即$\Gamma_t^i \odot \tilde{c}_t$）。

2. 卷积神经网络（CNNs）概述

CNNs（卷积神经网络）是一种特殊的神经网络拓扑结构，融合了生物学、数学和计算机科学。受人类视觉系统启发，CNNs在2012年的ImageNet挑战赛中崭露头角。它主要用于处理网格状拓扑数据，许多与图像相关的挑战都被成功转化为序列数据处理问题。这些数据可以是一维网格上的时间序列数据，也可以是二维网格上像素排列的图像。在深度学习领域近十年的发展中，CNN在几乎所有可能的领域都引发了关注，包括图像分析、目标识别、