LSTM理解与pytorch使用

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#机器学习 #pytorch #神经网络

本文深入解析了LSTM的结构原理，阐述其在处理时序数据如视频和句子方面的应用，并通过实例展示了Pytorch中LSTM的使用方法及参数配置，包括输入输出格式、隐藏层信息获取等。

LSTM理解与pytorch使用

引言

LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。

LSTM结构

总体结构

在这里插入图片描述
首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人脑的对于不同time step的记忆过程理解为一连串的cell分别对不同的时刻输入信息的处理。

详细结构

一个典型的 LSTM 结构可以分别从输入、处理和输出三个角度来解析:

  • 输入: 输入包含三个部分，分别是 cell 的信息𝐶t-1,它代表历史的记忆细胞（cell）状态信息的汇总;隐藏层的信息ht-1, 它是提取到的上个时刻的特征信息; 以及当前的输入𝑥t。
  • 处理: 处理部分主要是由遗忘门、输入门、输出门组成。遗忘门由当前的输入和隐藏层信息控制对于历史的 cell 信息的遗忘程度;输入门是决定当前的输入和隐藏
    层信息的利用程度;输出门是由当前的 cell 状态和输入决定输出。
  • 输出: 分别是当前的 cell 状态𝐶’和当前的隐藏层信息h’。

遗忘门：
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输入门：
在这里插入图片描述
细胞状态更新：
在这里插入图片描述
输出门：
在这里插入图片描述

Pytorch用法

参数介绍

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