长短期记忆网络结构图
时间: 2024-04-21 21:19:35 浏览: 16
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结构,用于处理序列数据。LSTM通过引入门控机制,能够有效地解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
LSTM的结构图如下所示:
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+--+
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v |
+--+ |
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+-->+ Input +--+ |
| | Layer | | |
| +--+ | |
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| +--+ | |
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+-->+ Forget +--+ |
| | Layer | | |
| +--+ | |
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| +--+ | |
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+-->+ Output +--+ |
| | Layer | | |
| +--+ | |
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+--+ |
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v
+--+
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v |
+--+ |
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| Cell +--->+
| State |
+--+
```
LSTM主要由三个门控单元组成:输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate)。每个门控单元都有一个sigmoid激活函数,用于控制信息的流动。此外,LSTM还包括一个细胞状态(Cell State),用于存储和传递信息。
输入门控制新的输入信息进入细胞状态,遗忘门控制细胞状态中的信息是否被遗忘,输出门控制从细胞状态中提取出的信息输出到下一层或输出层。通过这种门控机制,LSTM能够有效地处理长序列中的信息,并且能够学习到长期依赖关系。