【NLP】LSTM结构，原理，代码实现，序列池化

原创 于 2024-09-26 22:33:44 发布 · 1.3k 阅读 · 29 ·
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#lstm #自然语言处理 #人工智能

LSTM 长短期记忆网络

由于长序列的长期依赖问题，当序列很长，RNN难以学习并保持序列早期时间步的信息。

LSTM（Long Short-Term Memory） 引入了细胞状态的概念，通过门控机制，控制信息保留的程度。

LSTM结构

在这里插入图片描述

LSTM的关键是细胞状态c，也就是图中最上方的一条贯穿整个链式结构的水平线，每个隐藏状态的输出，由细胞中的几个门共同控制。同时，这几个门也作用于细胞状态的更新。

门控机制

  1. 遗忘门

遗忘门（Forget Gate） 决定了要保留多少上一个细胞状态的信息

在这里插入图片描述

通过输入当前时间步的x和上一隐藏状态，对其进行拼接，乘上对应的权重加上偏置，最后使用sigmoid进行激活，得到遗忘门的值

  1. 输出门

**输入门（Input Gate）**决定要从当前时间步得到多少信息来更新细胞状态

在这里插入图片描述

同遗忘门得到输入门的iti_tit​，相同的公式，但是权重不同，可以得到不同的值

同时，对输入的xt,ht−1x_t,h_{t-1}xt​,ht−1​ 计算得到细胞候选状态，通过输入门得到的保留程度，以此跟新细胞状态

  1. 细胞状态更新

Ct=ft∗Ct−1+it∗C~t C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t Ct​=ft​∗Ct−1​+i<

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