LSTM结构解析

最新推荐文章于 2025-06-03 20:01:59 发布
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本文解析了LSTM（长短时记忆网络）的三个关键阶段：选择性遗忘上一节点输入，记忆当前节点输入，并强调当前节点的输出，以帮助读者理解这一复杂的人工神经网络模型。

三个阶段：

  • 选择性忘记上一个节点的输入
  • 选择记忆这个节点的输入
  • 强调当前节点的输出

 

 

人人都能看懂的LSTM 

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最近项目用到了LSTM ，但是对LSTM 的输入输出不是很理解，对此，我详细查找了lstm 的资料。：堆叠的 LSTM 层数，增加层数可以提升模型的表达能力。：一个全连接层，将 LSTM 的输出映射到最终的预测值。：LSTM 隐藏层的维度，决定了模型的记忆能力。：将提取的输出通过全连接层，得到最终的预测结果。分别表示初始的隐藏状态和细胞状态，形状为。：输入特征的维度，适用于单变量时间序列。：提取序列中最后一个时间步的输出。：指定输入和输出的张量形状为。，包含了每个时间步的输出。
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长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的"长期依赖问题"（即难以学习到远距离时间步之间的依赖关系）。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，经过多年发展已成为处理序列数据的强大工具，广泛应用于语音识别、自然语言处理、时间序列预测等领域。
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人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推...
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