RNN与LSTM原理详解

最新推荐文章于 2025-04-19 15:15:59 发布
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分类专栏： 神经网络
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本文详细介绍了RNN的网络结构，包括隐藏层状态、输出层计算以及权重更新过程，并探讨了RNN存在的梯度消失问题。接着，文章解析了LSTM网络，解释了LSTM如何通过控制参数C来选择性地保留或遗忘信息，以及丢弃信息和更新信息的机制，展示了LSTM如何解决RNN的问题。

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1. 单个RNN网络结构

输出层与普通的网络相比，多了一个回归层，将之前的信息保留进行前向的传播。

xt表示第t,t=1,2,3...步(step)的输入

st为隐藏层的第t步的状态，它是网络的记忆单元。

st=f(U*xt+W*st−1)，其中f一般是非线性的激活函数

ot是第t步的输出，概率表示softmax(V*st)

权值更新：

对所存储的网络都有影响。

RNN缺点：对所以信息都进行了存储，数据没有选择性，计算量大；梯度衰减严重。基于以上缺点，提出了LSTM网络。

LSTM网络解析：

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