长短时记忆网络LSTM(基本理论)

最新推荐文章于 2025-04-08 07:00:00 发布
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分类专栏： 深度学习入门2 自然语言处理
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线上的[0,0,100,-10]等为学习到的权重值

整个LSTM网络,x号表示门
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  • pointwise Operation:点对点的操作，比如点对点的相乘，点对点的相加。
  • concatenate：若第一条线为10x1，第二条线为20x1，则输出为30x1。

将LSTM分为一小部分一小部分
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sigmoid输出范围为(0,1)，为0的时候遗忘，1保留
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tanh函数输出范围为(-1,1)，正的增强，负的减弱
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附Sigmoid,tanh函数
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长短时记忆网络 (LSTM) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-04 1243
长短时记忆网络 (LSTM) 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 深度学习的发展历程 1.1.1 人工神经网络的起源 1.1
从RNN循环神经网络到长短时记忆网络LSTM
井底小蛙的博客
12-31 1472
本文从一个简单的例子出发,介绍了RNN及其两种变体LSTM和GRU的基本原理,了解循环神经网络能够解决什么问题,以及能够应用在哪些领域。1）本文重点：本文重点研究RNN及其变体的原理和解决的问题;2）本文缺陷：本文为有倾向性的知识整理；由于笔者才疏学浅，重文字描述轻数学推导。前馈神经网络(feedforward neural network)是深度学习中最简单,也是最基础的网络结构,很多神经网络的变体,都是由前馈神经网络发展而来;
【LSTM】深入浅出讲解长短时记忆神经网络（结构、原理）
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程序星空实验室
05-26 5万+
1、LSTM的背景介绍 长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory Networks，简称LSTM）是特殊的RNN，尤其适合顺序序列数据的处理，LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广，LSTM明确旨在避免长期依赖性问题，成功地解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。 2、RNN的不足 图...
深度学习--LSTM（长短时记忆网络）原理详解
wenqiwenqi123的博客
06-19 1万+
上篇文章介绍了GRU，建议不太了解RNN和GRU的同学看看我上一篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/wenqiwenqi123/article/details/80707810这篇来说一说LSTM，这两个最大的不同之处在于LSTM多了一个门。GRU有update gate（更新门）、reset gate（重置门）。而LSTM有三个门，update gate（更新门），forget ...
机器学习详解(19):长短期记忆网络LSTM原理详解
最新发布
主要分享嵌入式软件、人工智能部分知识
04-08 1853
虽然用公式描述时，LSTM 的结构可能看起来复杂甚至有些吓人，但只要我们一步步梳理其内部逻辑，就会发现它其实并不难理解。它通过门控机制实现了对记忆的“读、写、忘”操作，构建了一种既能保留上下文又能灵活应变的序列建模能力。但LSTM 并不是终点，注意力机制（Attention）不再依赖固定的上下文状态，而是**“主动选择”**需要关注的信息来源。例如，在图像字幕生成任务中，模型在生成每一个词时，都能自动聚焦图像中不同的区域。这种自由灵活的对齐方式，在自然语言处理和多模态任务中都展现出巨大潜力。
长短期记忆网络（LSTM）是什么怎么工作的呢？
weixin_43920520的博客
12-03 701
结合图文，详细描述了LSTM网络的结构及使用它深层原因
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
weixin_60737527的博客
10-01 1万+
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
解密长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
2401_85325519的博客
07-25 1251
本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。
【深度学习理论】(7) 长短时记忆网络 LSTM
博观而约取，厚积而薄发
06-25 2614
大家好，今天和各位分享一下长短时记忆网络 LSTM 的原理，并使用 Pytorch 从公式上实现 LSTM 层上一节介绍了循环神经网络 RNN，感兴趣的可以看一下：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/article/details/125424902我的这个专栏中有许多 LSTM 的实战案例，便于大家巩固知识：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/category_11712004.html循环神经网络的记忆功能在处理时间序列问题上存在很大优势，但随着训练的不断进行，R
【LSTM回归预测】基于双向长短时记忆BiLSTM数据回归预测（多输入单输出）含Matlab源码.rar
10-28
在深度学习领域，长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，能够学习长期依赖信息。在时间序列预测、自然语言处理、股票市场分析等任务中，LSTM展现出了强大的性能。本文将重点介绍双向长短时...
LSTM 算法 长短期记忆网络
10-17
长短期记忆网络详解 ，内含详细的解释。英文资源。对理解LSTM网络的结构有很大的帮助！
长短时记忆网络(LSTM)
devil_son1234的博客
04-13 1329
长短时记忆网络是啥 长短时记忆网络的思路比较简单。原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么，假如我们再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，那么问题不就解决了么？如下图所示： 新增加的状态c，称为单元状态(cell state)。我们把上图按照时间维度展开： 上图仅仅是一个示意图，我们可以看出，在t时刻，LSTM的输入有三个：当前时刻网络的输入值、上一...
必看！一文看懂长短期记忆网络（LSTM）
Code1994的博客
02-14 3548
循环神经网络（RNN）是处理序列数据的得力工具。然而，普通RNN在处理长序列时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生，它有效解决了这些问题，在诸多领域大放异彩。今天，就让我们一同深入了解LSTM。。这种网络最早是由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在1997年提出的，后来经过很多人进一步完善和推广。LSTM在各种问题上表现得非常出色，现在已经被广泛应用了。LSTM的设计初衷就是为了避免长期依赖问题。
深度学习十大算法之长短时记忆网络（LSTM）
第欧根尼的酒桶的博客
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长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的任务。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，其设计的初衷是为了解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失或爆炸问题。LSTM网络通过特殊的结构设计，能够在长期间隔内有效地保持信息，因此在处理具有长距离依赖的序列数据时表现出色。
深度学习模型：LSTM (Long Short-Term Memory) - 长短时记忆网络详解
池央的博客
11-28 3万+
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面具有独特的优势，例如语音识别、自然语言处理等任务。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时面临着严重的梯度消失问题，这使得网络难以学习到长距离的依赖关系。LSTM 作为一种特殊的 RNN 架构应运而生，有效地解决了这一难题，成为了序列建模领域的重要工具。
LSTM(长短时记忆网络)原理、pytorch实现、参数量分析以及应用场景简单总结
HUSTHY的博客
03-10 7970
RNN循环神经网络在解决一些时序问题上是很成功的，但是RNN由于在梯度反向传播的时候，每一步都会乘以一个参数W，当传递的步数很长了，就会导致梯度爆炸和梯度消失——也就是长距离依赖问题。为了解决这个问题，基于RNN就提出了LSTM模型。它采用门机制来实现信息的存储，从而解决了长距离依赖问题。至于LSTM具体是如何缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题参考知乎文章——LSTM如何解决梯度消失问...
长短时记忆网络（LSTM）
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01-29 6910
在文本分类中，CNN由于主要提取的是局部特征而忽略了global特征，这容易造成一次多义的现象，进而对文本分类的精度产生一定的影响，而LSTM是RNN的一种变形，其处理的输入是序列化的输入，RNN由于容易更长久的记忆能力，容易造成梯度消失，所以可以利用lstm模型来防止序列化输入在传输时造成的梯度消失现象。利用BPTT算法来优化参数。   由于RNN能学习任意时间长度序列的输入，但随着输入的增...
【个人整理】长短是记忆网络LSTM的原理以及缺点
MIss-Y的博客
04-04 3万+
前言：普通的循环神经网络RNN是很难训练的，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。本文将大致介绍一下LSTM的工作原理，然后介...
在Matlab仿真环境中，如何应用引力搜索算法GSA对长短时记忆网络LSTM进行参数优化以提升故障诊断的准确性？
11-09
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），适合处理和预测时间序列数据，例如设备的运行数据。LSTM网络的训练通常需要进行大量的试验来选择最佳的参数设置，这可能会耗费...
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