【LSTM长短期记忆网络】

最新推荐文章于 2025-04-08 07:00:00 发布
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本文介绍了循环神经网络（RNN）的基本原理，特别是针对序列数据的处理能力。接着详细阐述了LSTM（长短期记忆网络）的结构和工作原理，包括输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的概念，旨在解决RNN在长序列训练中的梯度消失问题。LSTM通过其特殊的设计，能够在更长的序列中保持有效信息，从而提高模型的性能。

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文章目录

参考 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405

0. 从RNN说起

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。

1. 普通RNN

先简单介绍一下一般的RNN。

其主要形式如下图所示（图片均来自台大李宏毅教授的PPT）：
在这里插入图片描述
这里：

x x x 为当前状态下数据的输入， y y y 为当前节点状态下的输出。 h h h 表示接收到的上一个节点的输入, 而 h ′ h' h′ 为传递到下一个节点的输出。

通过上图的公式可以看到，输出 h ′ h' h

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LSTM ：Long short-term memory 这也是RNN的一个变种网络，在之后大家都可以见到各类变种网络，其本质就是为了解决某个领域问题而设计出来的，LSTM是为了解决RNN模型存在的问题而提出来的，RNN模型存在长序列训练过程中梯度爆炸和梯度消失的问题，无法长久的保存历史信息，而LSTM就可以解决梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 网络结构 LSTM的RNN的更新模块具有4个不同的层相互作用，这四个层分别是： 遗忘门 σ\s
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一文带你理解LSTM网络 csdn：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36645271 github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 本文翻译自Christopher Olah的博客，另外加入了一些自己的理解 本文的翻译参考了朱小虎Neil的翻译，链接：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 循...
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1. RNN x 为当前状态下数据的输入， h 表示接收到的上一个节点的输入。 y为当前节点状态下的输出，而 h’ 为传递到下一个节点的输出。 通过上图的公式可以看到，输出 h’ 与 x 和 h 的值都相关。 而 y 则常常使用 h’ 投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。 对这里的y如何通过 h’ 计算得到往往看具体模型的使用方式。 通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN。 2. LSTM 2.1 什么是LSTM 长短期记忆（Long short
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LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（RNN），是为了解决RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的一种模型。LSTM具有长短期记忆的能力，可以在处理序列数据时捕捉到较长时间跨度上的依赖关系。 LSTM通过引入三个门（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动，从而实现对序列数据的建模。其中，输入门用于控制当前时刻的输入信息的加入，遗忘门用于控制过去时刻的信息的遗忘，输出门用于控制当前时刻的输出信息的产生。通过这三个门的控制，LSTM可以有效地解决RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，从而提升模型的训练和预测效果。
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