LSTM神经网络模型具体实现过程
时间: 2023-12-07 09:38:35 浏览: 30
LSTM神经网络模型的具体实现过程如下:
1.初始化权重和偏置:LSTM中有多个门控单元,每个门控单元都有自己的权重和偏置,需要对它们进行初始化。
2.计算遗忘门:遗忘门用于控制前一时刻的记忆状态是否需要被遗忘。计算公式为:$f_t=\sigma(W_f\cdot[h_{t-1},x_t]+b_f)$,其中$h_{t-1}$是前一时刻的隐藏状态,$x_t$是当前时刻的输入,$W_f$和$b_f$是遗忘门的权重和偏置,$\sigma$是sigmoid函数。
3.计算输入门:输入门用于控制当前时刻的输入是否需要被加入到记忆状态中。计算公式为:$i_t=\sigma(W_i\cdot[h_{t-1},x_t]+b_i)$,其中$W_i$和$b_i$是输入门的权重和偏置。
4.计算候选记忆状态:候选记忆状态是当前时刻的输入和前一时刻的隐藏状态的线性组合。计算公式为:$\tilde{C_t}=\tanh(W_C\cdot[h_{t-1},x_t]+b_C)$,其中$W_C$和$b_C$是候选记忆状态的权重和偏置。
5.计算记忆状态:记忆状态是前一时刻的记忆状态和当前时刻的候选记忆状态的加权和。计算公式为:$C_t=f_t\cdot C_{t-1}+i_t\cdot\tilde{C_t}$。
6.计算输出门:输出门用于控制当前时刻的输出是否需要被输出。计算公式为:$o_t=\sigma(W_o\cdot[h_{t-1},x_t]+b_o)$,其中$W_o$和$b_o$是输出门的权重和偏置。
7.计算隐藏状态:隐藏状态是当前时刻的记忆状态的tanh函数值和输出门的乘积。计算公式为:$h_t=o_t\cdot\tanh(C_t)$。
8.重复以上步骤直到所有时刻的输入都被处理完毕。