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双向 LSTM(Bidirectional LSTM)与普通 LSTM 有类似的公式过程,但有一些细微的差别。LSTM 是一种循环神经网络(RNN),用于处理序列数据。它具有一个门控机制,可以捕捉长期依赖关系。
双向 LSTM 结构中有两个 LSTM 层,一个从前向后处理序列,另一个从后向前处理序列。这样,模型可以同时利用前面和后面的上下文信息。在处理序列时,每个时间步的输入会被分别传递给两个 LSTM 层,然后它们的输出会被合并。
具体而言,双向 LSTM 的公式过程如下:
前向 LSTM:
后向 LSTM:
其中, x t x_t xt 是输入序列的第 t t t 个时间步的向量表示, h t h_t ht 是前向 LSTM 在第 t t t 个时间步的隐状态, h t + 1 ′ h'_{t+1} ht+1′ 是后向 LSTM 在第 t t t 个时间步的隐状态, C t C_t Ct 是前向 LSTM 在第 t t t 个时间步的细胞状态, C t + 1 ′ C'_{t+1} Ct+1′ 是后向 LSTM 在第 t t t 个时间步的细胞状态。 W W W 和 b b b 是模型的参数, σ \sigma σ 是 sigmoid 函数, ⊙ \odot ⊙ 表示逐元素相乘。
通过双向 LSTM,我们可以获得更全面的序列信息,有助于提高模型在序列任务中的性能。
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