LSTM步骤(附公式
时间: 2023-12-12 15:34:45 浏览: 34
LSTM是一种常用的循环神经网络,用于处理序列数据。其主要思想是通过门控机制来控制信息的流动,从而解决了长期依赖问题。LSTM的步骤如下:
1. 遗忘门(Forget Gate):决定哪些信息需要被遗忘。其计算公式为:
```math
f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)
```
其中,$h_{t-1}$为上一时刻的隐藏状态,$x_t$为当前时刻的输入,$W_f$和$b_f$为可学习的参数,$\sigma$为sigmoid函数。
2. 输入门(Input Gate):决定哪些信息需要被更新。其计算公式为:
```math
i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)
\tilde{C_t} = tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)
```
其中,$i_t$为输入门的输出,$\tilde{C_t}$为当前时刻的候选记忆细胞,$W_i$、$W_C$和$b_i$、$b_C$为可学习的参数,$tanh$为双曲正切函数。
3. 更新记忆细胞(Update Cell):根据输入门和候选记忆细胞来更新记忆细胞。其计算公式为:
```math
C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C_t}
```
4. 输出门(Output Gate):决定哪些信息需要被输出。其计算公式为:
```math
o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)
h_t = o_t * tanh(C_t)
```
其中,$o_t$为输出门的输出,$h_t$为当前时刻的隐藏状态,$W_o$和$b_o$为可学习的参数。
以上就是LSTM的主要步骤,通过门控机制,LSTM能够有效地处理序列数据,避免了长期依赖问题。
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