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LSTM(Long Short-Term Memory)是一种用于处理和预测时间序列数据的递归神经网络(RNN)的改进版本。它设计的主要目的是解决普通RNN在长序列训练中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题,从而能够更有效地处理具有长时间依赖性的序列数据。以下是对LSTM的详细介绍: 一、基本原理 LSTM通过引入门控机制(Gate)来控制信息的流动,这些门允许LSTM选择性地保留或者丢弃过去的信息。LSTM的基本结构包括三个主要门:输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),以及一个记忆单元(Cell State),用于存储长期信息。 输入门:控制输入的信息有多少被加入到记忆单元。 遗忘门:控制记忆单元中已有的信息有多少被保留。 输出门:控制记忆单元的信息有多少被输出。 二、主要组件及功能 记忆单元(Cell State):LSTM的核心,一个能够存储长期信息的向量。它通过点积运算结合遗忘门和前一时间步的细胞状态,以及输入门和一个新的候选记忆状态来更新。 候选记忆状态:新信息被考虑加入到细胞状态之前的形式,由当前输入和一个输入的权重
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LSTM(Long Short-Term Memory)是一种用于处理和预测时间序列数据的递归
神经网络(RNN)的改进版本。它设计的主要目的是解决普通 RNN 在长序列训
练中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题,从而能够更有效地处理具有长时间依赖性
的序列数据。以下是对 LSTM 的详细介绍:
一、基本原理
LSTM 通过引入门控机制(Gate)来控制信息的流动,这些门允许 LSTM 选择性
地保留或者丢弃过去的信息。LSTM 的基本结构包括三个主要门:输入门(Input
Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),以及一个记忆单元(Cell
State),用于存储长期信息。
1. 输入门:控制输入的信息有多少被加入到记忆单元。
2. 遗忘门:控制记忆单元中已有的信息有多少被保留。
3. 输出门:控制记忆单元的信息有多少被输出。
二、主要组件及功能
1. 记忆单元(Cell State):LSTM 的核心,一个能够存储长期信息的向量。
它通过点积运算结合遗忘门和前一时间步的细胞状态,以及输入门和一个
新的候选记忆状态来更新。
2. 候选记忆状态:新信息被考虑加入到细胞状态之前的形式,由当前输入和
一个输入的权重矩阵通过 tanh 激活函数得到。
三、数学表达
LSTM 的更新过程涉及一系列的数学表达式,以下是主要门和记忆单元的更新公
式:
� 遗忘门:
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