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 2025-09-11 06:00:00 发布
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#深度学习 #LSTM

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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长短时记忆网络(LSTM)
猫敷雪
11-06 1717
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...
【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。
985小水博的摸鱼日常
09-26 1922
长短时记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）学习笔记！
长短时记忆网络（LSTM）
马飞飞的博客
11-25 1万+
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...
循环神经网络（五）：LSTM(长短期记忆网络)
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09-11 1356
LSTM（长短期记忆网络）是RNN的改进版本，通过门控机制解决长期依赖问题。其核心结构包括细胞状态（长期记忆）和隐藏状态（短期记忆），通过三个门（遗忘门、输入门、输出门）控制信息流动。遗忘门决定丢弃哪些历史信息，输入门筛选新信息，输出门生成当前输出。LSTM变体包括窥视孔连接、耦合门结构和简化的GRU。代码实现展示了LSTM单元的前向计算过程，包含线性变换和门控操作。相比标准RNN，LSTM能更有效地处理长序列数据，在复杂时序任务中表现优异。
长短时记忆网络LSTM
qq_45738095的博客
05-24 1838
长序列依赖问题：在传统的循环神经网络（RNN）中，随着序列长度的增加，梯度在反向传播过程中可能会变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸），导致模型难以学习到长距离的依赖关系。请注意，这只是一个简化的例子，实际的股票市场预测会更加复杂，并需要考虑更多的因素。以下是使用Python和Keras库构建一个简单的LSTM模型的例子，这个模型将用于文本分类任务，即根据输入的文本将文本分类到不同的类别中。在创作诗歌、故事或新闻文章时，LSTM可以根据给定的文本序列生成新的文本内容，模仿特定作者的风格或创造新的内容。
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
weixin_60737527的博客
10-01 1万+
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
NLP学习笔记（四）：长短时记忆网络
u011426236的博客
04-08 626
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。
【数据分析】利用机器学习算法进行预测分析（六）：长短时记忆网络（LSTM）
Code · Cloud · Think · Repeat
01-22 1万+
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」长短时记忆网络LSTM
qq_52063383的博客
02-04 696
「吴恩达」深度学习笔记 - 长短时记忆网络LSTM
长短时记忆神经网络(LSTM)——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
06-15 2427
LSTM中引入了三个门：输入门、遗忘门和输出门。除此之外，我们还引入了记忆单元，其形状与隐藏状态相同。严格来说，这只是隐藏状态的一个花哨版本，是为记录额外信息而定制的。
深度学习之长短时记忆网络(LSTM)
superY_26的博客
05-11 2543
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
零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
04-11 1644
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
10-12 4711
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。
长短期记忆（LSTM）网络模型
归去来兮的博客
05-31 2719
长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失 / 爆炸问题，能够有效捕捉长距离依赖关系。其核心在于引入记忆细胞（Cell State）和门控机制（Gate Mechanism），通过控制信息的流动来实现对长期信息的存储与遗忘。
长短时记忆网络（Long-Short Term Memory）
qq_42578970的博客
01-22 609
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）
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Medlen
09-24 2万+
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
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