lstm内部讲解

最新推荐文章于 2025-12-19 10:41:59 发布
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#lstm #人工智能 #rnn #深度学习 #神经网络

LSTM是一种特殊的循环神经网络，其核心包括遗忘门、输入门、细胞状态更新和输出门。遗忘门允许模型丢弃不再需要的信息，输入门控制新信息的整合，细胞状态是记忆的关键，输出门决定如何将内部状态传递到下一个时间步。这些机制使LSTM在序列数据处理中表现出色。
xinxuann
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多图讲解LSTM理论
weixin_43178406的博客
07-25 1886
1. 前言 2. LSTM原理 2.1 整体框架 2.2 遗忘门 2.3 输入门 2.4 cell state(细胞状态更新) 2.5 输出门 3. LSTM小结
【机器学习】LSTM 讲解
LJR的博客
09-08 1375
LSTM 讲解
LSTM内部结构及前向传播原理——LSTM从零实现系列(1)
AI量化交易实验室
12-05 6851
LSTM前向传播原理
LSTM模型全面解析
hello.reader
11-12 2万+
LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它通过引入记忆单元（Cell State）来解决普通RNN在长序列数据处理中的梯度消失问题。LSTM可以在长时间的序列中捕捉依赖关系，是一种非常适合处理时间序列、自然语言处理、语音识别等任务的深度学习模型。在LSTM中，记忆单元（Cell State）是一个贯穿整个序列的数据通道，用于存储和传递关键信息。记忆单元在LSTM的时间步之间保持信息的持久性，可以看作是一个长期记忆的“容器”。
LSTM代码详解
2401_88615211的博客
03-21 578
以下是LSTM的代码，详细的结构可以去看其他博文，以下只提供了代码供初学者进行理解。
LSTM原理专项介绍
chengshrine的博客
11-10 3459
LSTM缓解了RNN中梯度消失的问题，使其可以处理长短时序列。但是LSTM并没有彻底解决梯度消失的问题。LSTM被各大科技公司应用在文字翻译，语音识别等方向，因为其相比RNN，在各个应用场景上带来了比较大的效果提升。
图解LSTM——一文吃透LSTM
YG的博客
08-17 2万+
图解LSTM——一文吃透LSTM v0版(20210817)：本版本将通过图解LSTM的方式，逐步剖析LSTM的内部结构，力求把LSTM的结构和公式刻在大家的脑海中。当前版本并不会对LSTM的有效机制原因和反向传播进行分析，重点在于LSTM的结构展现上，也不会牵扯别的太多，就一个目的，让大家看透“LSTM”。 一、理解第一步：宏观认识 LSTM能干什么？ 简单说，就是将一串向量序列，转换为另一串含有更多特征信息的向量序列,也可以理解为embedding的一种方式。在实际应用中，输入的可以是一维的信号
LSTM详解
真滴不可理喻的博客
01-22 2441
一文看懂LSTM，LSTM三维图示
LSTM模型介绍
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qq_43894221的博客
07-28 3万+
lstm+code
精选资源
最简单的LSTM 讲解，附源码可运行
10-14
在`文章地址及联系方式.txt`文件中，可能包含有关此LSTM讲解的详细博客文章链接和其他学习资源，以及作者的联系方式，便于读者深入学习和交流。 总之，LSTM是深度学习领域中处理序列数据的强大工具，通过理解其内部...
详细讲解LSTM文章的Python实现代码
10-31
- LstmState类：维护LSTM的内部状态，包括细胞状态和隐藏状态。 - LstmNode类：表示一个LSTM单元，包括前向传播和反向传播的方法。 - LstmNetwork类：由多个LSTM节点组成，形成完整的LSTM网络，能够处理输入序列并在...
lstm模型讲解
03-19
这种复杂的内部结构使得LSTM相比于普通的RNN具有更强的时间序列建模能力。 ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size...
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
12-16 751
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 802
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1262
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 798
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 742
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
最新发布
Dreamshop_AI的博客
12-19 824
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 755
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
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