引导者

长短期记忆神经网络 (LSTM)

简介

LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN），专门设计用于学习长期依赖关系。它克服了传统 RNN 的梯度消失和爆炸问题，使它们能够学习跨时间步长进行预测。

结构

LSTM 单元的结构包括：

遗忘门：

决定哪些过去信息将被丢弃。

输入门：

决定哪些新信息将被保留。

候选状态：

存储新信息的潜在候选。

输出门：

决定哪些当前状态的信息将输出。

细胞状态：

存储长期依赖关系和信息。

工作原理

LSTM 通过以下步骤工作：1.

遗忘门更新：

遗忘门计算一个值，该值决定了哪些过去细胞状态信息将被丢弃。 2.

输入门更新：

输入门计算一个值，该值决定了哪些当前输入信息将被保留。 3.

候选状态计算：

候选状态计算一个新的候选值，该值包含当前输入和过去状态的信息。 4.

细胞状态更新：

遗忘门和输入门的值与候选状态和旧细胞状态相结合，更新细胞状态。 5.

输出门更新：

输出门计算一个值，该值决定了哪些细胞状态信息将输出。 6.

输出计算：

输出门的值与细胞状态相结合，产生最终输出。

优点

学习长期依赖关系的能力。

避免梯度消失和爆炸问题。

适用于各种序列学习任务。

缺点

比传统 RNN 更复杂且计算成本更高。

可能需要大量数据才能获得最佳性能。

应用

LSTM 已成功应用于广泛的任务，包括：

自然语言处理（NLP）

机器翻译

手写识别

预测分析

时间序列建模

**长短期记忆神经网络 (LSTM)****简介**LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN），专门设计用于学习长期依赖关系。它克服了传统 RNN 的梯度消失和爆炸问题，使它们能够学习跨时间步长进行预测。**结构**LSTM 单元的结构包括：* **遗忘门：**决定哪些过去信息将被丢弃。 * **输入门：**决定哪些新信息将被保留。 * **候选状态：**存储新信息的潜在候选。 * **输出门：**决定哪些当前状态的信息将输出。 * **细胞状态：**存储长期依赖关系和信息。**工作原理**LSTM 通过以下步骤工作：1. **遗忘门更新：**遗忘门计算一个值，该值决定了哪些过去细胞状态信息将被丢弃。 2. **输入门更新：**输入门计算一个值，该值决定了哪些当前输入信息将被保留。 3. **候选状态计算：**候选状态计算一个新的候选值，该值包含当前输入和过去状态的信息。 4. **细胞状态更新：**遗忘门和输入门的值与候选状态和旧细胞状态相结合，更新细胞状态。 5. **输出门更新：**输出门计算一个值，该值决定了哪些细胞状态信息将输出。 6. **输出计算：**输出门的值与细胞状态相结合，产生最终输出。**优点*** 学习长期依赖关系的能力。 * 避免梯度消失和爆炸问题。 * 适用于各种序列学习任务。**缺点*** 比传统 RNN 更复杂且计算成本更高。 * 可能需要大量数据才能获得最佳性能。**应用**LSTM 已成功应用于广泛的任务，包括：* 自然语言处理（NLP） * 机器翻译 * 手写识别 * 预测分析 * 时间序列建模