LSTM的经典变式

最新推荐文章于 2024-10-29 22:37:14 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-29 22:37:14 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了LSTM（长短期记忆网络）的各种变种结构，包括peephole connections、耦合式遗忘与输入门、门循环单元（GRU）。这些变种在保持LSTM核心特性的同时，通过不同的方式优化其性能，如增强长期依赖捕捉能力、简化结构以提高效率等。

  之前描述的LSTM结构是最为普通的。在实际的文章中LSTM的结构存在各种变式，虽然变化都不会太大，但是也值得一提。

peephole connections结构

  由Gers & Schmidhuber (2000)提出，它在LSTM的结构中加入了“peephole connections.”结构，peephole connections结构的作用是允许各个门结构能够看到细胞信息，具体如下图所示。
在这里插入图片描述  上图描绘的是所有门都能看到细胞信息，还有一些变式是在其中的某些门引入细胞信息。

耦合式

  在遗忘门与输入门之间引入一个耦合。不同于之前的LSTM结构，忘记门和输入门是独立的，这个变式是在忘记门删除历史信息的位置加入新的信息，在加入新信息的位置删除旧信息。该结构如下图所示。
在这里插入图片描述

门循环单元

  Cho, et al. (2014)提出的门循环单元（GRU）。它将忘记门和输入门合并成一个新的门，称为更新门。GRU还有一个门称为重置门。如下图所示：
在这里插入图片描述  其中重置门为上图中前面那个门，决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合。更新门为上图中后面那个门，定义了前面记忆保存到当前时间步的量。由于该变式的简单有效，后来被广泛应用。

循环神经网络以及 LSTM 及其变体
smilejiasmile的博客
06-26 2231
循环神经网络以及 LSTM 一、循环神经网络 1.1 RNN 简介概述 在前面讲到的 DNN 以及 CNN 等算法都是前向反馈的网络，即给一个输入，得到一个输出，而不考虑输入的序列间的关系，而本节我们要讨论的 RNN(Recurrent Neural Networks) 它不仅依赖于当前的输入，而且还依赖于之前的输入。 此外，值得注意的是，之前在 DNN 和 CNN 中，训练样...
LSTM 的几种改进方案
aliceyangxi1987的博客
09-22 1万+
在前面我们很细致地介绍了基本 LSTM 的理论，其实学者们还提出了多种 LSTM 的变种，如 Coupled LSTM、Peephole LSTM、GRU 等等，今天就来看看其中两个比较流行的变体 Peephole connections 和 GRU，它们都可应对梯度消失问题，也都可用于构建深度神经网络，此外我们还会学习一个高效的搜索策略 Beam Search。 首先来回顾一下 LSTM 的结构...
经典LSTM
weixin_36670529的博客
05-05 811
循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络并不能做到这一点，这是在对这种序列信息（如语音）进行预测时的一个缺点。比如你想对电影中的每个片段去做事件分类，传统的神经网络是很难通过利用前面的事件信息来对后面事件进行分类。 而循环神经网络（下面简称RNNs）可以通过不停的将信息循环操作，
经典lstm和crf机器学习论文
07-06
经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文
LSTM网络的简单理解
Brigebios的博客
05-15 1841
目录RNN递归神经网络LSTM神经网络结构变形1.peephole connections结构2.在忘记门与输入门之间引入一个耦合3.门循环单元（GRU） 今天对LSTM网络进行学习。 在理解LSTM网络之前，我们首先要对Recurrent Neural Networks（RNNs）递归神经网络进行了解。 RNN递归神经网络 以我们人类来说，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。而在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会
【DL】理解LSTM网络及变式
ｋ的博客
03-04 689
理解 LSTM 网络关注 本文译自 Christopher Olah 的博文 LSTM 下面来了解一下LSTM（long short-term memory）。长短期记忆网络是RNN的一种变体，RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆，LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来，并且一定程度上解决了梯度消失的问题。 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每...
LSTM结构
qq_40689236的博客
06-20 451
cell 里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1、2、4的激活函数是 sigmoid，第三个的激活函数是 tanh。另外几个需要注意的地方： 1、 cell 的状态是一个向量，是有多个值的。。。一开始没有理解这点的时候怎么都想不明白 2、 上一次的状态 h(t-1)是怎么和下一次的输入 x(t) 结合（concat）起来的，这也是很多资料没有明白讲的地方，也很.
LSTM及其变体
热门推荐
MICSF的博客
07-09 1万+
由于LSTM和双向LSTM很多博客都已经有了详细的说明，这里就不再介绍了。这篇博客主要的是关于LSTM的一些变体的综述，每个综述都会附有论文下载链接。LSTM是一种特殊的RNN，它对RNN进行了改进，拥有输入门、遗忘门、输出门，从而使得网络可以记住更加久远的历史信息。论文：“Multi-Dimensional Recurrent Neural Networks ”：论文下载地址：http://ww...
精选资源
基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)-CNN+LSTM-堆叠式LSTM的时间序列预测python-源码
10-04
堆叠式LSTM是LSTM的一种变体，它通过层叠多个LSTM层来增加模型的深度，进一步提升模型学习复杂序列模式的能力。每层LSTM都可以学习到不同时间尺度上的模式，使得模型在处理多层次时间信息时更为有效。 在这个Python...
lstm 变长序列_基于变长时间间隔LSTM方法的胎儿异常体重预测
weixin_39989384的博客
12-21 603
1 介绍预测胎儿体重是产前监护的重要内容, 是医生对孕妇进行临床处理的重要依据. 近年来研究显示, 低体重儿的存活率和扛感染能力相对低下[, 并且与低智商有密切联系[. 而巨大儿则会引起胎儿宫内窘迫、新生儿窒息、肩难产[等. 产前预测胎儿体重, 对于避免新生儿体重异常, 恰当选择分娩方式具有重要意义. 孕妇的产前体检记录属于特殊的电子病历. 围产医学规定的产前体检、孕妇个人的健康状况和高危妊娠的随...
LSTM反向传播代码实现（通过tensorflow和自编写代码实现）
08-30
**LSTM（长短期记忆网络）是深度学习领域中一种重要的循环神经网络（RNN）变体，尤其在处理序列数据如自然语言、音频和时间序列数据时表现出色。本项目着重于LSTM的反向传播算法的实现，旨在帮助读者深入理解其工作...
【译】理解LSTM（通俗易懂版）
Michael’s Blog
05-23 5307
循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络并不能做到这一点，这是在对这种序列信息（如语音）进行预测时的一个缺点。比如你想对电影中的每个片段去做事件分类，传统的神经网络是很难通过...
你好,LSTM
RR1205的博客
11-29 589
加粗 斜体 标题 删除线 无序 有序 待办 引用 代码块 表格 超链接 图片 视频 导入 导出 摘要 添加摘要 保存 撤销 重做 目录 帮助 # 你好，LSTM LSTM(Long Short Term Memory networks)可以解决传统RNN的长期依赖(long-term dependencies)问题。它对传统RNN的隐层进...
循环神经网络基础介绍
lilong117194的博客
10-08 3834
在应用循环神经网络的过程中，还是会有些地方疑惑，所以还是要回归下问题的本质。学而不思则惘，思而不学则怠。。 1. 循环神经网路简介 首先循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。在之前的全链接神经网络或卷积神经网络模型中，网络的结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全链接或者部分连接的，但每层之间的节点是无法连接的。而循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层...
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
qq_41536160的博客
05-29 5919
基本概念 一般的神经网络(BP以及CNN)只对预先确定的大小起作用：它们接受固定大小的输入并产生固定大小的输出。它们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果。但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了。 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 一般是指时间递归神经网络而非结构递归神经网络 (Recursive Neura
引入了窥视孔连接（peephole connections）的LSTM
最新发布
m0_73640344的博客
10-29 1406
通过引入窥视孔连接，LSTM能够更加精确地控制信息流，因为每个门都可以根据细胞状态的即时值进行调整。这种设计不仅增强了模型的性能，尤其是在需要精细控制内部状态记忆的应用中，如复杂的序列预测和模式识别任务，也提高了决策过程的透明度和直观性。
LSTM
qq_31724473的博客
07-12 1341
2.LSTM核心内容LSTM 的关键就是细胞状态（cell），水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。 LSTM 有通过精心设计的称作为“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。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个 pointwise 乘法操作。  Sigmoid 层输...
深度学习--递归神经网络--LSTM/GRU算法理论
weixin_35733800的博客
04-21 2535
目录 一 递归神经网络基础 1 递归神经网络与前馈神经网络的联系与区别 1）网络结构 2）输入角度 3）输出角度 2 递归神经网络的架构类别 第一种架构类别：从输入和输出的序列长度角度 1）N：N（最为常见的架构） 2）N：M（Seq2Seq或者Encoder-Decoder模型） 3）1：N（处理如图片标注问题，x是图像特征，y是一个句子） 4）N：1（处理如序列分类问题（...
基于SQLite与LSTM的检索式聊天机器人实现
LSTM作为RNN的一种改进结构，能够有效捕捉文本中的长期依赖关系，避免传统RNN的梯度消失问题，因此特别适用于处理变长序列数据——这正是自然语言的本质特征。通过训练一个双向LSTM模型，系统可以提取出每个问题的上...
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