LSTM算法原理理解

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神经网络

　　模拟人类大脑神经网络结构，每个神经元和其他的神经元相互连接，当它兴奋的时候会向相连的神经元发送化学物质，从而改变神经元的电位，当神经元的电位超过阈值，它会被激活，向其他神经元发送化学物质。其实神经网络的本质就是学习从输入到输出的函数映射，因为遇到一个未知的问题，无法对问题进行函数建模，利用神经网络学习出函数模型，这个学习的结果最终其实是每一层神经元的权重。

　　每一个神经元都会在线性运算后的结果上（W*x+b），套上一个激活函数。激活函数的作用其实就是增强网络模型的非线性性，因为激活函数就是一个非线性函数，当如果每一层神经元后不添加激活函数，那么输出其实就是输入的线性组合，不管网络有多少层，输出就是输入的线性组合。常见的激活函数有tanh（-1,1）,sigmod（0,1）,relu[0,1)。

RNN

　　普通的神经网络假设输入和输入之间是相互独立的，但是很多时候人类理解事物都是基于上下文的。RNN和普通的神经网络的区别在于，不仅仅每层之间的神经元存在连接，同一层之间的神经元也存在连接，上一个时刻的状态能作用与下一个时刻的状态。但是当网络层数过深的时候，RNN不好训练，可能会造成梯度消失或是梯度爆炸的问题。RNN采用基于时间的反向传播法（BPTT）进行训练，这种训练方法也是一种梯度下降法。当网络结构太深，造成网络结构太深，网络权重不稳定，本质来说是因为梯度反向传播中的连乘效应。

　　当梯度消失时，会造成神经网络参数无法更新，停止了学习。梯度爆炸则是更新速率太快，大幅度更新网络权重，可能无法学习到权重最佳值，也可能造成权重值为NaN而无法更新权重。

RNN图示结构：

 

LSTM

　　RNN无法解决长期依赖问题，输出和前面很长一段序列有关。LSTM则设计用来解决这种问题，LSTM相比RNN来说，就是添加了三个门：遗忘门，输入门，输出门。

　　遗忘门：决定从细胞状态中丢弃什么信息

　　输入门：决定让多少新的信息加入细胞状态，这一步将输出细胞状态

　　输出门：确定输出值，该输出值基于细胞状态 

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LSTM的原理、公式推导以及梯度反向传播
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08-08 581
通过上述公式，LSTM可以根据输入和前一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门、输入门、候选细胞状态、更新细胞状态、输出门和隐藏状态。假设当前时间步为t，细胞状态为C_t，隐藏状态为h_t，输入为x_t（可能包括当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态），遗忘门为f_t，输入门为i_t，候选细胞状态为~C_t，输出门为o_t。将遗忘门的输出和输入门的输出结合起来，就可以得到更新后的细胞状态。计算输入层到隐藏层的加权和，然后通过激活函数得到隐藏层的输出，最后计算隐藏层到输出层的加权和，通过激活函数得到输出层的输出。
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！
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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
weixin_42330675的博客
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lstm原理
终于把 LSTM 算法搞懂了！
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LSTM (长短期记忆网络) 是一种特殊的循环神经网络算法 (RNN)，旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。资料包：一、 人工智能学习路线及大纲二、计算机视觉OpenCV【视频+书籍】三、AI基础+ 深度学习 + 机器学习 +NLP+ 机器视觉 教程四、李飞飞+吴恩达+李宏毅合集五、自动驾驶+知识图谱等资料六、人工智能电子书合集【西瓜书、花书等】七、各阶段AI论文攻略合集【论文带读/代码指导/本硕博/SCI/EI/中文核心】
lstm处理时序数据结构图_LSTM原理与实践，原来如此简单
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LSTM原理与实践，原来如此简单首发于公众号：机器学习荐货情报局 做干货最多的公众号，关注了不吃亏原创不易，转载请标明出处目录一、介绍1.1 LSTM介绍LSTM全称Long Short-Term Memory，是1997年就被发明出来的算法，作者是谁说了你们也记不住干脆就不说了（主要是我记不住，逃...）经过这么多年的发展，基本上没有什么理论创新，唯一值得说的一点也就是加入了Dropout来...
LSTM原理及算法简介
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网上收集整理的关于LSTM循环神经网络的原理及算法简介，
深度学习算法原理——LSTM
null的专栏
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1. 概述 在循环神经网络RNN一文中提及到了循环神经网络RNN存在长距离依赖的问题，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络便是为了解决RNN中存在的梯度爆炸的问题而提出。在LSTM网络中，主要依靠引入“门”机制来控制信息的传播。 2. 算法原理 2.1. LSTM的网络结构 LSTM的网络结构如下所示（图片来自参考文献）： 与循环神经网络RNN相比，LSTM的网络结构要复杂的多。 在LSTM网络中，通过引入三个门来控制信息的传递，这三个门分别为遗忘门（forget ga
LSTM算法原理推导与Python代码实现
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本资料包详细介绍了LSTM的算法原理，并提供了MATLAB实现代码，旨在帮助读者更好地理解并应用LSTM。 LSTM的核心在于其“门控”机制，通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动。输入门用于决定新信息进入单元状态...
LSTM算法原理简介及Tutorial
xuanyuansen的专栏
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LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google Brain）的猫脸识别[1]，到ImageNet比赛中深度卷积神经网络的获胜[2]，再到Alphago
LSTM算法推导及代码.zip
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本资料包深入浅出地介绍了LSTM的算法推导，并提供了MATLAB实现，帮助读者更好地理解和应用LSTM。 LSTM的核心思想是通过“门控”机制来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。这些门结构允许网络在适当的时候...
python实现lstm算法
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在Python编程环境中，LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种广泛应用的递归...通过查看该项目的源代码，你可以更深入地理解如何在实际项目中应用LSTM算法。记得结合文档和注释，以便更好地理解和学习。
什么是LSTM算法?
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个人认为下面这篇博文非常适合初学或者学的很浅的朋友。 转自http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 经常接触LSTM，GRU,RNN这些模型，对于LSTM的印象只是知道它用来解决梯度消失梯度爆炸问题，对于长距离的句子的学习效果不好的问题，而且大概知道里面是加了一些参数，加了门单元来选择忘记和记住一些信息。但是具体公式没有推过，所以理解的不够深。 但是上面这...
LSTM算法
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前置知识：RNN循环神经网络 LSTM（Long Short Term Memory长短期记忆网络）——目前使用最多的时间序列算法。 LSTM是对RNN循环神经网络的一种优化，能够有效的延缓梯度爆炸以及梯度消失的问题。普通的RNN在隐藏层中只传递一个状态值 h，而LSTM不仅传递 h，还新增了一个状态值 C，每一层隐藏层中的每一个神经元都接收上一时刻传递的 h{t-1} 和 c{t-1} ,经过计算得到 h{t} 和 c{t} 再传入下一时刻。
LSTM原理
weixin_41168869的博客
06-20 1363
LSTM由四个主要部分组成：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、单元状态（cell state）和输出门（output gate）。LSTM是一种递归神经网络（RNN），用于处理序列数据。它具有比标准RNN更好的长期依赖性能力，这是通过使用称为“门控”机制的方法来实现的。LSTM通过门控机制控制信息的输入、输出和遗忘，从而有效地处理序列数据中的长期依赖关系。最后，计算当前时刻的单元状态。，前一时刻的隐藏状态为。是sigmoid函数。接下来，计算新单元状态。
LSTM（长短期记忆神经网络）原理详解
qq_44297579的博客
06-29 721
记录一下一些高质量原文地址
LSTM原理详解(pytorch 附带BiLSTM)
DeathYmz的博客
07-17 5900
1、LSTM原理 LSTM网络（Long short-term memory，长短期记忆网络）是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系，它们是由Hochreiter＆Schmidhuber（1997）[4]提出的，并在随后的工作中被许多人改进和推广。 LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。 总的来说就是它的结构如下图所示，一个格格代表一个LSTM单元 主要由三个门构成: forget gate,input gate,output gate具体的计算公式如下： F.
RNN及LSTM的简单理解
_ToDream
01-24 576
由于还没有最终理解RNN和LSTM，因此只是做一下记录，后面完全理解后会将此博文进行修改，也希望各位大佬在留言区批评指正。 RNN 单个时刻t的NN t-1，t，t+1时刻的NN，下标t表示时刻，x表示相应时刻下的输入，o表示相应时刻下的输出，s表示相应时刻下的状态，t时刻的输入会组合t-1时刻的状态以及t时刻的输入。 RNN会存在梯度弥散和梯度爆炸的问题，无法实现长期的记忆。因此提出
lstm 原理及实现
qq_18256855的博客
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引用：https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79376798，讲的非常好，记录一下。
用通俗易懂的方式讲解：LSTM原理及生成藏头诗（Python）
2201_75499313的博客
01-06 2121
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。前馈神经网络是神经网络模型中最为常见的，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。即任何层的输出都不会影响同级层，可用一个有向无环图表示。
lstm算法原理图
05-20
### LSTM算法原理概述 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的RNN（循环神经网络），其核心设计目标是为了克服传统RNN在长时间序列建模中存在的梯度消失和梯度爆炸问题[^2]。LSTM通过引入一种称为“门”的机制，能够有效地控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的学习。 #### LSTM的核心组件 LSTM的主要组成部分包括输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态（Cell State）。这些部分共同协作完成信息的选择性保留与更新： 1. **遗忘门（Forget Gate Layer）**: 遗忘门决定了哪些信息应该被丢弃或保持不变。它通过对前一时刻隐藏状态 \( h_{t-1} \) 和当前输入 \( x_t \) 的组合进行处理，并通过一个 sigmoid 层生成一个介于 0 到 1 的数值，其中 0 表示完全丢弃，而 1 表示完全保留[^3]。 2. **输入门（Input Gate Layer）**: 输入门用于决定哪些新信息会被加入到细胞状态中。这一过程分为两步：首先，通过另一个 sigmoid 层判断哪些值需要更新；其次，通过 tanh 层创建一个新的候选值向量，作为可能添加到细胞状态的内容[^3]。 3. **细胞状态（Cell State）**: 细胞状态是 LSTM 中最重要的特征之一，它可以看作是一条贯穿整个网络的信息高速公路。通过加法运算将经过遗忘门过滤后的旧状态与新的候选值结合起来，形成最新的细胞状态。 4. **输出门（Output Gate Layer）**: 输出门负责决定最终输出的结果是什么。具体而言，先利用 sigmoid 函数筛选出一部分细胞状态，再将其传递给 tanh 函数以缩放至 -1 至 1 范围内，最后得到本时刻的输出 \( h_t \)[^3]。 #### LSTM的工作流程 以下是基于上述各部件描述的一个典型工作流： 1. 当前时刻 t 接收到来自外部环境的新输入 \( x_t \)，同时也接收到了来自上一时序的记忆单元输出 \( h_{t-1} \) 及记忆单元内部存储的状态 \( c_{t-1} \)； 2. 使用遗忘门确定哪些历史记录不再重要需舍去； 3. 借助输入门评估新增内容的重要性及其形式； 4. 更新细胞状态，综合考虑之前保存下来的数据以及现在准备写入的部分； 5. 应用输出门选取适当比例已加工好的数据向外发送成为下一阶段初始条件的一部分。 #### 关键概念——Backpropagation Through Time (BPTT) 为了优化参数，在训练过程中采用了 BPTT 技术。这种方法本质上是对标准 BP 算法的一种扩展应用，特别适用于像 RNN 或者 LSTM 这样具有时间维度特性的模型架构。由于每个时间节点都存在相互关联的关系，因此当计算损失函数相对于各个权重偏导数时，不仅考虑到即时产生的影响，还需要追溯过往若干次迭代累积下来的效应总和[^1]。 #### 图解说明 虽然无法直接展示图片文件，但是可以根据文字叙述构建大致框架理解如下几个方面： - 单元格(Cell): 包含三个主要子模块(忘记门, 输入门, 输出门), 并维护着自己的状态变量C; - 时间轴(Timeline): 显示不同瞬间之间如何交互作用, 如何从前一步继承信息并向后传播改变; - 数据流向(Data Flow Arrows): 清晰标注每一个箭头代表的具体意义, 比如X,Y,H,C等等. ```plaintext +-------------------+ | | | Forget Gate |<----+ | | | +-------+----------+ | | | v | +-------+----------+ | | | | | Input |--->| | Gate | | | | | +-------+----------+ | | | v | +-------+----------+ | | | | | Cell State Update|--->| | | | +-------+----------+ | | | v | +-------+----------+ | | | | | Output |<--+ | Gate | | | +-------------------+ ``` 以上简易图表展示了单个LSTM节点内的基本构成要素及时空联系状况。
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