Long ShortTerm Memory (LSTM)原理与代码实例讲解

最新推荐文章于 2024-10-22 19:20:12 发布
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Long Short-Term Memory (LSTM)原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

1.1 RNN的局限性

传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)在处理序列数据时存在一些局限性,尤其是在面对长序列数据时,RNN会出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致难以捕捉到长期依赖关系。这限制了RNN在许多序列建模任务上的表现。

1.2 LSTM的提出

为了解决RNN的局限性,研究者提出了Long Short-Term Memory (LSTM)模型。LSTM是一种特殊的RNN结构,通过引入门控机制和显式的记忆单元,LSTM能够有效地学习和记忆长期依赖关系,在许多序列建模任务上取得了优异的表现。

1.3 LSTM的应用领域

LSTM在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。它能够捕捉序列数据中的长期依赖关系,对于需要考虑上下文信息的任务非常有效。

2. 核心概念与联系

2.1 LSTM的基本结构

LSTM的基本结构由输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)、输出门(output gate)和记忆单元(memory cell)组成。这些门控机制协同工作,控制信息的流动和更新。

2.2 门控机制

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长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-06 1498
1. 背景介绍 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）变体，主要用于解决 RNN 中存在的长期依赖问题。在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域都有广泛的应用。 2. 核心概念与联系
长短期记忆网络 (Long ShortTerm Memory, LSTM) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-09 1061
随着深度学习的发展，长短期记忆网络（LSTM）作为一种具有强大时间序列处理能力的神经网络结构，成为了自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域的重要工具。相较于传统的RNN模型，LSTM通过引入门控机制解决了梯度消失/爆炸的问题，使得在网络训练过程中能更好地保留长期依赖关系，从而实现了更高的性能表现。随着计算能力的提升和大数据的普及，LSTM的应用领域将进一步扩大。未来的趋势可能包括更复杂的网络架构设计、跨模态学习整合以及对非结构化数据的高效处理。
详解LSTM (Long Short - Term Memory)网络
陈宸的博客
05-22 1991
在LSTM的文章中最出名文章之一就是 Christopher Olah 的博文 感觉这篇博客图画的非常棒，公式也写的很清楚，但是缺失一些感性理解。 自己在看了七月在线寒小阳和练数成金对于LSTM的讲解，对于LSTM有了更深的理解，写一篇博客总结下。 目录 RNN引出LSTM的感性认知 LSTM原理（理性认知） 第一步：忘记门 第二步：输入门 第三步：更新 第四步：输出...
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xiaoniu0991的博客
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长短期记忆（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。        LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经网络模型赢得过ICDAR手写识别
LSTM（Long short-term memory）理解
jane_6091的博客
03-22 521
分享链接： https://shimo.im/docs/npxBKRf0CwYCMUBR/ 希望大家会喜欢，也会喜欢我分享的一些课程和资料
（神经网络深度学习）--循环神经网络LSTM
TU商的博客
10-21 1万+
如果你经过上面的文章看懂了RNN的内部原理，那么LSTM对你来说就很简单了，首先大概介绍一下LSTM，是四个单词的缩写，Long short-term memory，翻译过来就是长短期记忆，是RNN的一种，比普通RNN高级（上面讲的那种），基本一般情况下说使用RNN都是使用LSTM，现在很少有人使用上面讲的那个最基础版的RNN，因为那个存在一些问题，LSTM效果好，当然会选择它了！二、为什么LSTM比普通RNN效果好？
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）
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m0_66890670的博客
10-22 1501
本文详细介绍了LSTM的核心理念、详细结构、工作流程、门控制、信息流动与记忆更新、变种与扩展、实现细节与优化，并附带了案例分析和python代码。
Long Short Term Memory（LSTM）
Francis_s的博客
10-06 476
LSTM 的提出就是为了解决RNN的梯度消失/爆炸以至于引起对时间久远的信息不敏感的问题（久远的信息对当前时刻的更新不做贡献） 1.LSTM 结构 总的来说就是多了几个控制的门，每次新的信息进来还有每次拿旧的信息我都不是全部拿，而是有选择性地拿，至于怎么选择性地拿，就交给网络自己学习了 直接上图： 在RNN的基础上，除了隐层状态外，我们引入了新的状态，用来决定我要保留之前的多少信息。最最关键就是这个了C了，暂且称为Cell吧 ...
《Long Short-Term Memory》翻译，Sepp Hochreiter， ¨urgen Schmidhuber．１９９７，９（８）：１７３５－１７８０
anananajiushiwo的博客
06-21 1388
目录摘要一.介绍2.1问题二.先前的工作2.1梯度下降法变量2.2时间延迟2.3时间常数2.4Ring的方法2.5Bengio et al的方法2.6卡尔曼滤波器2.7Second Order Nets2.8Simple Weight Guessing2.9Adaptive Sequence Chunkers三.常数误差反向传播3.1指数衰减的错误3.1.1传统BPTT(例如，Williams & Zipser, 1992)3.1.2《Hochreiter分析大纲》(1991，第19-21页)3.1.3直观
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       长短时记忆网络（Long short term memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）。与卷积神经网络不同的是，循环神经网络会对每一个时刻的输入结合当前模型的状态给出一个输出。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。LSTM具有非常广泛的应用，包括语音识别、文本分类、语言模型、自...
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在这篇文章中将介绍的是RNN的一个“升级”模型，LSTM。LSTM可以说是复杂版本的RNN，相较于simple-RNN，LSTM可以有效地避免了梯度消失的问题，并且在RNN的基础上可以有更长的记忆。 1.LSTM的模型结构 LSTM与simple-RNN的区别更多的在于，LSTM引入了门的一个机制的设定，从而导致了LSTM有4个学习参数（simple-RNN只有一个）。 上图所展示的便是LSTM和simple-RNN的大致模型图。 在LSTM中，一共有3个门，忘记门（forget gate），.
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09-12 4702
注：本文转载自https://github.com/exacity/simplified-deeplearning/blob/master/%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E9%80%92%E5%BD%92%E7%BD%91%E7%BB%9C/LSTM.md 因为github上的makedown格式显示的不够完全，看的非常不方便，因此放到优快云上比较好查阅学习。 LST...
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