LSTM(Long Short-Term Memory)长短期记忆网络

最新推荐文章于 2024-06-26 19:01:12 发布
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#LSTM #长短期记忆网络

本文探讨了长短期记忆网络（LSTM）如何通过其独特的遗忘门、输入门和输出门机制，有效解决传统循环神经网络（RNN）在处理序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CNN可能会产生梯度消失或者爆炸的问题。 而LSTM的出现就是来解决这种问题的。在标准的 RNN 中，在这些重复模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。而LSTM在这些模块中增加了不同的结构，加入了遗忘门、输入门、输出门。
1.遗忘门
作用：从旧细胞状态中丢弃哪些信息
如：“He is busy today……I am”当预测“am”的时候，如果出现了新的代词就要选择性的忘记之前的主语“She”，也就是说减少这个词对后面词的作用。
2.输入门
作用：决定将什么样的新信息加入到细胞状态中。
如：上例中，当I出现的时候，就要把它加入到新状态中。
3.输出门
作用：决定最终输出的值，使得最后输出即包括细胞状态又包括输入。

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