LSTM和GRU结构及原理介绍

最新推荐文章于 2025-07-12 16:35:50 发布
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本文深入解析了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的工作原理及优势。LSTM通过复杂的门控机制缓解了RNN的梯度消失问题，而GRU则简化了这一过程，提高了训练效率。

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参考博文: 直觉理解LSTM和GRU

第一部分: LSTM

LSTM的结构

在这里插入图片描述

LSTM的原理

LSTM单元之间传递两个信息, c和h
在这里插入图片描述
C t − 1 C_{t-1} Ct−1​ 到 C t C_t Ct​, 先遗忘一部分信息, 然后再加上新学到的一部分信息
在这里插入图片描述
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f t f_t ft​控制哪些需要忘掉,

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sybh的博客
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本文系统解析了LSTM（长短期记忆网络）的核心原理与应用。LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效解决了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，成为处理长序列数据的核心技术。文章详细介绍了LSTM的数学基础、架构演进（包括GRU、双向LSTM等变体）、训练优化技巧（如梯度裁剪和正则化）以及在NLP、时间序列预测和语音处理等领域的典型应用方案。尽管Transformer兴起，LSTM在时序敏感任务中仍具独特优势，为序列建模提供了重要基础。
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地中海の养成记
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