LSTM原理+实战(Python)_lstm python

作者：代码探险家 | 2024-06-28 21:31:08

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lstm python

1 LSTM原理

1 LSTM原理

LSTM（Long Short-Term Memory），作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，通过引入遗忘门、输入门和输出门这三种类型的门控机制来控制信息的流动，从而有效解决了传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题。这些门结构使得LSTM能够记住长期依赖的信息，并在自然语言处理、语音识别、机器翻译等众多领域中展现出强大的序列处理能力。

2 LSTM与RNN的区别

LSTM 是RNN一种，大体结构几乎一样。区别是：它的“记忆细胞”改造过、该记的信息会一直传递，不该记的会被“门”截断。

原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即 h，它对于短期的输入非常敏感。LSTM再增加一个状态，即 c，让它来保存长期的状态，称为 单元状态(cell state) 或内部记忆单元或内部状态。其中c 记录了当前时刻为止的所有历史信息。

在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。

LSTMs 也具有这种链式结构，但是它的重复单元不同于标准RNN 网络里的单元只有一网络层，它的内部有四个网络层。以一种非常特殊的方式进行交互。

3 LSTM的具体结构介绍

3.1 LSTM在时间上的整体构架

在 t 时刻， LSTM 的输入有三个：当前时刻网络的输入值 x t ; 上一时刻LSTM 的输出值 h t −1; 以及上一时刻的单元状态 c t −1。 LSTM的输出有两个：当前时刻LSTM 输出值 h t ; 和当前时刻的单元状态 c t。

3.2 控制c和h的构架

遗忘门（forget gate）：① 遗忘门可以保存很久很久之前的信息。 ② 它决定了上一时刻的单元内部状态

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