Understanding LSTM Networks——理解LSTM网络

已于 2023-09-04 16:14:08 修改
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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 深度学习实战 文章标签： 自然语言处理 人工智能 语言模型 编程实践 开发语言 架构设计
于 2023-09-04 10:47:24 首次发布
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本文详细介绍了LSTM（长短期记忆网络），旨在解决RNN的长期依赖问题。文章涵盖了LSTM的基本概念，如记忆细胞、门结构、遗忘门、输出门，以及LSTM的网络结构和训练方法。通过具体的numpy实现，帮助读者理解和应用LSTM网络。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种基于RNN (Recurrent Neural Network) 的循环神经网络，其目的是解决长期依赖的问题。它使用门结构来控制信息流的通道，并将这种结构与记忆细胞一起组合在一起，以更好地学习长期依赖的信息。通过引入LSTM，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，进而提高模型训练的效率。本文通过对LSTM网络的基本原理、结构、算法等进行系统性阐述，力求让读者能对LSTM网络有一个清晰、全面和易于理解的认识。本文涉及的内容包括：1）基本概念（如记忆细胞、门结构、遗忘门、输出门），2）LSTM网络基本结构，3）循环神经网络与LSTM之间的联系，4）LSTM网络的输入输出以及训练方法，5）LSTM网络的应用举例。希望读者能够从本文中得到一定的收获，并在实际应用中用到LSTM网络来解决复杂任务。

2.基本概念

（1）记忆细胞(Memory Cell)

LSTM 中最重要的一个模块就是“记忆细胞”（memory cell）。它是一个存储记忆信息的神经元，包括四个门结构（输入门、遗忘门、输出门和更新门ÿ

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