深度学习笔记八：长短时记忆网络LSTM(基本理论)

最新推荐文章于 2025-05-14 18:43:41 发布
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分类专栏： 深度学习理论 文章标签： 深度学习 LSTM
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本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的基本理论，结合《理解LSTM网络》、《递归神经网络的惊人效果》及《监督序列标注与RNN》等资料，详细阐述LSTM在深度学习中的应用与优势。

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长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种在深度学习领域中使用的人工循环神经网络（RNN）架构。与标准前馈神经网络不同，LSTM具有反馈连接。它不仅可以处理单个数据点（例如图像），而且可以处理整个数据序列（例如语音或视频）。...
【深度学习基础模型】长短时记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）详细理解并附实现代码。
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LSTM的引入 *虽然RNN的训练过程和多层神经网络差异不大，写程序较简单，但是Rnn的训练是十分困难的，而且很难学到长期依赖，因为当对参数进行求导更新时，式子中会使用链式法则不断乘积和求导，如在对参数w更新的式子中，会需要使用链式法则，这样当对一个变量针对变量函数求导时，会得到一个雅可比矩阵，这样就会出现两个问题。       [1].如果雅可比阵中有较小数时，经过多次矩阵相乘，梯度值会快速...
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
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NLP学习笔记（四）：长短时记忆网络
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长短时记忆网络（Long Short Term Memory (LSTM)） LSTM 模型 LSTM模型是RNN 模型的改进，可以避免梯度消失的问题，有更长的记忆。 LSTM也是一种循环神经网络，每当读取一个输入x就会更新状态h。LSTM的结构比简单RNN要复杂很多，简单RNN只有一个参数矩阵，LSTM有四个参数矩阵。下面我们具体来看LSTM的内部结构。 LSTM最重要的设计是传输带，记为向量CCC，过去的信息通过传送带直接送到下一个时刻，不会发生太大的变化，LSTM就是靠传输带来避免梯度消失的问题。
长短时记忆网络LSTM
weixin_45885232的博客
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网络介绍 长短时记忆网络（Long short time memory network, LSTM）是RNN的重要变体，解决了RNN无法长距离依赖的问题，同时缓了RNN的梯度爆炸问题。LSTM由遗忘门、输入门、重置门和输出门四部分组成，当中使用了tanhtanhtanh和sigmoidsigmoidsigmoid作为激活函数。 模型概述 使用记忆单元C~t{{\tilde{C}}_{t}}C~t​解决长距离依赖和梯度爆炸的问题，使用CtC_tCt​避免梯度消失的问题。在 LSTM中，将文本看成一个文本序列，
深度学习之长短时记忆网络(LSTM)
superY_26的博客
05-11 2480
本文转自《零基础入门深度学习》系列文章,阅读原文请移步这里 之前我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。但不幸的一面是，LSTM的结构很复杂，因此，我们需要花上一些力气
「深度学习」长短时记忆网络LSTM
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「吴恩达」深度学习笔记 - 长短时记忆网络LSTM
神经网络学习笔记（三）——长短时记忆（LSTM）网络
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LSTM网络是循环神经网络的一种特殊类型，它可以学习长期以来的信息，它是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构。 LSTM网络结构 原始RNN的隐藏层只有一个状态h，如图1（a），它对于短期的输入非常敏感。LSTM网络增加一个状态c，让它保存长期的状态，如图1（b）。 图1 ...
零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
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无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有
长短期记忆网络（LSTM）
luran的博客
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Long Short Term Memory（LSTM，长短期记忆）是一种特殊的递归神经网络。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析。简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们t时刻输入的内容与t+1时刻输入的内容完全无关，对于许多情况，例如图片分类识别这是毫无问题的，可对于一些情景，如自然语言处理（NLP）或者需要分析类似于连拍照片这样的数据时，合理运用t或之前的输入来处理t+n时刻，显然可以更加合理地运用输入的信息。
长短时记忆网络(LSTM)
猫敷雪
11-06 1681
往期回顾 在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中...
长短时记忆网络（Long-Short Term Memory）
qq_42578970的博客
01-22 586
LSTM时RNN的变种，用于处理预测这个神经元的信息的辅助信息相距太远的情况，例如： I'm a student and I need to __ 预测这个空，student就是辅助信息，很容易找到，但对于下面这句话 I grow up in France...,so I can speak fluent __ 假设中间的省略部分特别长，且与他的语言学习无关，那么France就是辅助信息，但相隔太远，传统的RNN就难以得出正确结果。 基本实现思路 传统的隐藏层节点只有一个状态：H，而LSTM多了
长短时记忆神经网络（LSTM）
Medlen
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下面为翻译文章，会稍有增删： 原文：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 其他人的翻译：https://www.xiemingzhao.com/posts/eff2088e.html 类似的文章：https://www.jianshu.com/p/8219ca28925e 循环神经网络 人类不会每秒都从头开始思考。 阅读本文时，您会根据对先前单词的理解来理解每个单词。 您不会丢掉一切，重新从头开始思考。 传统的神经网络无法做到这一
【机器学习】长短时记忆网络（LSTM）
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文章目录1. 基本概念2. 长短时记忆网络的前向计算2.1 门2.2 遗忘门 1. 基本概念 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。 原始RNN无法处理长距离依赖，原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。 长短时记忆网络在RNN的基础上再增加一个状态c，让它来保存长期的状态。 新增加的状态c，称为单元状态(cel
长短时记忆网络(LSTM)(超详细 |附训练代码)
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qq_73462282的博客
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那么，从这个时刻开始再往之前走，得到的梯度（几乎为零）就不会对最终的梯度值有任何贡献，这就相当于无论t-3时刻之前的网络状态h是什么，在训练中都不会对权重数组W的更新产生影响，也就是网络事实上已经忽略了t-3时刻之前的状态。由于遗忘门的控制，它可以保存很久很久之前的信息，由于输入门的控制，它又可以避免当前无关紧要的内容进入记忆。LSTM的前向计算都这么复杂，那么，可想而知，它的训练算法一定是非常非常复杂的。从上面的代码我们可以看到，门的计算都是相同的算法，而门和的计算仅仅是激活函数不同。
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