【Pytorch✨】LSTM01 入门

🪶 一、LSTM 是什么?

LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够记住"过去的信息"并决定"哪些记住,哪些忘掉"。

它非常适合处理以下这种"时间有关"的任务:

  • 给一段文字,让模型猜下一个词
  • 给一段语音,让模型识别其中内容
  • 给一串气温数据,让模型预测明天的温度

🪶 二、为什么叫"长短期记忆"?

这个名字说明了它的最大特点:

含义
Long(长期) 能保留很久以前的有用信息,比如前面的一个关键词
Short(短期) 也能处理最近刚刚输入的信息
Memory(记忆) 就像人脑一样,记住或忘记信息有"策略"和"意图"

传统的 RNN 容易"忘掉"很久之前的信息,而 LSTM 通过"门控结构"克服了这个问题!


📥 三、LSTM 的输入/输出长什么样?

假设我们用 LSTM 来预测天气(气温),你有:

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数据: [21.0, 21.3, 21.8] → 想预测下一个值 22.0
输入 X 是形状为 [batch_size, seq_len, input_size] 的张量

可以理解成:一次给 LSTM 喂多少条序列,每条序列有多少时间步,每个时间步的输入有多少个特征

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例如:`[[[21.0], [21.3], [21.8]]]` → `[1, 3, 1]`
名称 含义 举例
batch_size 一次送入模型的"样本数量"(多少条数据) 10 表示一次训练 10 条序列
seq_len 每条序列的"时间步"长度(有几个输入) 5 表示每条数据是 5 天的气温
input_size 每个时间步包含几个"特征" 1 表示每步只输入一个数字(如温度)
输出 y 是下一个值,比如 [[22.0]]

🪶 四、LSTM 的内部结构(过程)

LSTM 的核心是 "三个门 + 一个细胞状态":

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          ┌─────────────────────────────┐
输入 →───►│ 1. 遗忘门(forget gate)     │  ← 过去记忆决定要忘掉多少
          └─────────────────────────────┘
          ┌─────────────────────────────┐
输入 →───►│ 2. 输入门(input gate)       │  ← 新信息能不能写入记忆
          └─────────────────────────────┘
          ┌─────────────────────────────┐
过去记忆 →│ 3. 输出门(output gate)      │──► 输出(隐状态)给下一步
          └─────────────────────────────┘

小结

作用
遗忘门 决定"旧记忆要不要保留"
输入门 决定"新输入要不要加入到记忆中"
输出门 决定"当前记忆要不要输出到下一个"

🪶 五、整体流程图

复制代码
时间步1     时间步2     时间步3
x₁ ─┬─► LSTM ─► h₁ ─┬─► LSTM ─► h₂ ─┬─► LSTM ─► h₃
     │               │               │
   c₁(记忆)      c₂(记忆)      c₃(记忆)

每个时间步都会:

  • 接收一个输入 xₜ
  • 接收前一个时间步的隐藏状态 hₜ₋₁ 和记忆状态 cₜ₋₁
  • 输出当前的隐藏状态 hₜ 和更新后的记忆 cₜ

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