LSTM(长短时记忆网络)

一、引言

在处理序列数据时,循环神经网络(RNN)虽然能够处理序列数据并保留历史信息,但在实践中发现它对于捕捉长时间依赖关系的能力有限,尤其是在训练过程中容易遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)。

二、LSTM的基本概念

LSTM是一种特殊的RNN类型,专门设计用于避免长期依赖问题。它通过引入一种称为"细胞状态"(cell state)的记忆单元来保存信息,并通过控制门机制(control gates)来决定何时保存、删除或更新这些信息。

三、LSTM的关键组件
1. 细胞状态(Cell State)

细胞状态是一个信息通道,沿着整个链路传递,只会在特定情况下被添加或移除信息。这样,它可以有效地保存长期依赖的信息。

2. 控制门(Control Gates)

LSTM中有三种类型的门:

  • 遗忘门(Forget Gate):决定丢弃哪些信息。
  • 输入门(Input Gate):决定哪些新信息要存储在细胞状态中。
  • 输出门(Output Gate):决定基于细胞状态输出哪些信息给下一个时刻。

这些门由Sigmoid激活函数控制,输出值介于0和1之间,表示让信息完全通过(1)或者完全阻断(0)。

四、LSTM的工作流程

以下是LSTM在每一个时间步tt的计算过程:

  1. 遗忘门

    • 这里σσ代表Sigmoid函数,WfWf是权重矩阵,bfbf是偏置向量。遗忘门的输出ftft决定了我们从细胞状态Ct−1Ct−1中要丢弃多少信息。
  2. 输入处理

    • 输入门控制部分
    • 候选细胞状态
    • 输入门的输出itit决定了我们从候选细胞状态C~tC~t中要保存多少信息。
  3. 更新细胞状态

    • 这里∘∘表示按元素相乘(Hadamar乘积)。
  4. 输出门

    • 输出门控制部分
    • 隐藏状态
    • 输出门决定了我们根据细胞状态CtCt输出多少信息。
五、LSTM的优点
  • 解决梯度消失/爆炸问题:通过门控机制,LSTM可以有效避免梯度消失或梯度爆炸。
  • 捕捉长期依赖:LSTM能够捕获更长距离的依赖关系。
  • 灵活性:LSTM可以很容易地扩展到其他架构中,如双向LSTM、堆叠LSTM等。
六、总结

LSTM是RNN的一种扩展形式,专门针对长期依赖问题进行了优化。通过引入细胞状态和门控机制,LSTM能够更好地管理信息流,从而在序列建模任务中表现得更加出色。无论是文本生成、机器翻译还是语音识别,LSTM都展现出了强大的潜力

相关推荐
Kaydeon几秒前
【AIGC】50倍加速!NVIDIA蒸馏算法rCM:分数正则化连续时间一致性模型的大规模扩散蒸馏
人工智能·pytorch·python·深度学习·计算机视觉·aigc
赴33536 分钟前
LSTM自然语言处理情感分析项目(四)整合调用各类与方法形成主程序
人工智能·自然语言处理·lstm
三年呀37 分钟前
深度剖析Mixture of Experts(MoE)架构:从原理到实践的全面指南
人工智能·深度学习·架构·模型优化·大规模模型
赴33537 分钟前
LSTM自然语言处理情感分析项目(三)定义模型结构与模型训练评估测试
人工智能·自然语言处理·lstm
墨利昂2 小时前
神经网络常用激活函数公式
人工智能·深度学习·神经网络
初级炼丹师(爱说实话版)4 小时前
PGLRNet论文笔记
人工智能·深度学习·计算机视觉
无风听海5 小时前
神经网络之理解梯度和方向导数
人工智能·深度学习·神经网络
zy_destiny8 小时前
【工业场景】用YOLOv8实现人员打电话识别
人工智能·python·深度学习·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
zzZ65658 小时前
PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别全流程
pytorch·深度学习
Mr.Winter`9 小时前
深度强化学习 | 基于SAC算法的动态避障(ROS C++仿真)
人工智能·深度学习·神经网络·机器人·自动驾驶·ros·具身智能