LSTM核心思想

最新推荐文章于 2025-07-09 14:51:50 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-09 14:51:50 发布 · 373 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.jianshu.com/p/95d5c461924c

该博客链接指向关于LSTM核心思想的内容。LSTM是一种特殊的循环神经网络，在处理序列数据等方面有重要作用，此博客可能围绕其核心思想展开详细讲解，帮助读者理解LSTM的关键原理。
行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-20 14万+
行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行为预测模型Social LSTM与Graph Neural Networks展开，介绍了两者的基础概念、原理、应用场景，还对比了它们在优势、劣势和适用场景上的不同，最后给出了相应的代码示例。Social LSTM基于LSTM，通过社交池化层处理多智能体交互；图神经网络处理图结构数据，靠消息传递获取信息，二者各有侧重，适用于不同场景。
LSTM算法基础总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
12-04 1万+
LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。所有RNN都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。
LSTM原理
m0_37520918的博客
09-25 658
LSTM原理 长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks） - 通常叫做 “LSTMs” —— 是 RNN 中一个特殊的类型。 明确来说，设计 LSTMs 主要是为了避免前面提到的 长时期依赖 （long-term dependency ）的问题。它们的本质就是能够记住很长时期内的信息，而且非常轻松就能做到。 定义一下用到的符号： 在网络结构图中，每条线都传...
LSTM主要思想和网络结构
04-02 593
在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大,RNN训练会变得很困难。 LSTM网络 LSTM网络可以学习长期依赖信息。为了解决长期依赖问题而生。 举个例子： “菜的口味嘛，其实我是经过朋友介绍决定来尝一下这里的...
关于LSTM核心思想的部分理解
weixin_30532837的博客
04-18 678
　　具体资料可以查阅网上，这里提到一些难理解的点。别人讲过的知识点我就不重复了。 　　LSTM 的关键就是细胞状态，按照水平线从左向右运行，如同履带，在整个链上运行。 　　 　　 　　根据时间t-1，t，t+1，我们可以看出时间顺序 　　 　　完整的一个数据图如下图： 　　 　　LSTM 有称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。...
LSTM详解核心
wcc8848的博客
04-06 1256
LSTM 解决梯度弥散和消失的核心要素是在求细胞状态的的嘶吼采用了加法（与残差类似），通过这样的情况，避免了BP 的时候连乘导致的梯度消失或者爆炸。 LSTM（Long Short Term Memory）出现的目的是解决RNN对于长期依赖可能产生的梯度消失或者梯度爆炸的问题 LSTM相较于RNN，出现细胞状态并且是三个输出两个结果，具体如下Ct和Ht两种不同的输出：首先是忘记门 忘记门，通过x,和ht-1状态，获得忘记门的系数，以用来更新记忆信息 更新门，获得it参数，已经原.
LSTM核心解读
laolu1573的专栏
09-02 505
    LSTM的架构与RNN相比没有根本上的不同，只是它的内部使用了一个不同的函数来计算隐藏状态。 LSTM中的记忆单元称为cells，可以将其看做以先前状态和当前输入作为输入的黑盒子。 在LSTM内部，这些cells决定了要保留或者擦除哪些记忆。 然后把先前的状态，当前的记忆和输入组合在一起。 事实证明，这种类型的单元在捕获长期依赖关系上非常有效。 LSTM计算公式： 包含两个me...
LSTM的核心思想
05-09
嗯，用户想了解LSTM的核心思想和工作原理。首先我得回忆一下LSTM的基本结构，它和传统RNN的区别在哪里。记得LSTM主要是为了解决长依赖问题，也就是传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失或爆炸的问题。 那LSTM的...
如何手动编写 LSTM 神经网络核心算法步骤
最新发布
08-14
实现LSTM核心算法的编程语言通常为Python，使用的框架可能包括TensorFlow或PyTorch等，这些框架提供了强大的自动微分功能，简化了反向传播的实现过程。编写LSTM算法时，还需要注意诸如批处理、序列长度、时间步长等...
【神经网络】LSTM理论介绍
GW_Krystal的博客
07-08 2011
RNN可以看做是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。 LSTM是一种特别的RNN。相关的信息和预测的词位置之间的间隔非常小时，RNN可以学会使用先前的信息； 当间隔不断增大时，RNN会丧失学习到连接如此远的信息的能力。 Long Short Term 网络 可以学习长期依赖信息。 所有RNN都具有一种重复神经网络模块的链式的形式，在标准的RNN中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM中的重复模块包含四个交互的层。 LSTM的关键是细胞状态，水平线.
LSTM架构
iamjingong的博客
03-09 357
理解LSTM模型
Toby的博客
06-22 1万+
写在前面：这是翻译自colah的一篇博客，原文关于LSTM神经网络模型的理解写的非常直观、简单易懂，所以翻译过来帮助大家学习理解LSTM模型。 当然我不是按照原文一字不落的翻译，而是摘出其中对模型理解最有帮助的部分，然后用我自己理解的方式和语言来写的博文。这是我翻译博文的一贯做法。 有兴趣的可以自行去看原文，比较简短，原博客地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 一、循环神经网络RNN RNN循环神经网络使用循环核来实
神经网络之lstm
热门推荐
零度°C的博客
08-11 3万+
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 网络的核心是三个门的机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、输出门（output gate）。这些门通过自适应的方式控制信息的流动，从而实现对长期依赖信息的捕捉。
关于RNN的核心点理解
zhuhongde的博客
06-11 2436
参考文献 1.非常棒的知乎回答，直观明确 2.RNN译文和理解，很详细 3.深度学习实战教程(五)：循环神经网络 4.深度学习实战教程(六)：长短时记忆网络(LSTM) 5.用「动图」和「举例子」讲讲 RNN 1.RNN说什么 首先，对于RNN基本的内容，这里不做介绍，因为现有博客都介绍的很好，从起源到发展，很好理解。 概括起来，相较于CNN中，各数据不相关的情况，RNN聚焦的是序列信息的处...
# 深入理解RNN（一）：循环神经网络的核心计算机制
crazyjinks的博客
03-08 1236
RNN的本质是一种带有循环连接的神经网络，使其能够处理序列数据核心计算公式体现了RNN如何结合历史信息和当前输入隐藏状态是RNN的"记忆"，它随着序列处理不断更新权重共享是RNN的关键特性，使其能够处理任意长度的序列梯度问题是基本RNN的主要缺陷，导致了LSTM等改进版本的出现尽管Transformer等新型架构在许多任务上已经超越了RNN，理解RNN的核心计算机制仍然是掌握序列模型的重要基础。RNN简洁的设计和直观的计算过程，体现了序列学习的基本原理，这些原理在更复杂的模型中依然适用。
循环神经网络（RNN）
m0_54570435的博客
07-09 2047
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门用于处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过循环连接和状态记忆机制，实现对序列数据的时序建模和上下文相关特征提取。
循环神经网络--传统RNN、LSTM循序渐进的通俗易懂解释
杨森彬
05-07 2440
https://pan.wps.cn/l/sKeQ9Acce?f=101 [文件] RNN(循环神经网络)_个人总结版.docx
LSTM原理解读与实战
weixin_40280870的博客
11-22 1493
讨论了为什么需要RNN这类模型、RNN的具体思路、RNN的简单实现等问题。同时，在文章结尾部分我们提到了RNN存在的梯度消失问题，及之后的一个解决方案：**LSTM**
LSTM原理及实现
北冥有小鱼
08-01 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79376798 LSTM原理及实现 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值