LSTM中的输入门、输出门、遗忘门、细胞状态公式
时间: 2023-03-31 20:03:17 浏览: 158
LSTM中的输入门、输出门、遗忘门和细胞状态公式是用来控制信息流动的关键部分。其中,输入门用于控制新信息的输入,遗忘门用于控制旧信息的遗忘,输出门用于控制输出信息的选择,细胞状态公式用于计算当前细胞状态的值。具体公式如下:
输入门:i_t = σ(W_i[x_t, h_{t-1}] + b_i)
遗忘门:f_t = σ(W_f[x_t, h_{t-1}] + b_f)
输出门:o_t = σ(W_o[x_t, h_{t-1}] + b_o)
细胞状态公式:C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * tanh(W_c[x_t, h_{t-1}] + b_c)
其中,σ表示sigmoid函数,*表示元素乘积,tanh表示双曲正切函数,W和b分别表示权重和偏置。
相关问题
lstm模型中输出门结构分析
在LSTM(Long Short-Term Memory)模型中,输出门结构是控制信息流从细胞状态到输出的门控制器。它的主要作用是决定哪些信息需要传递到输出。输出门结构由一个sigmoid激活函数和一个point-wise乘法操作组成。
具体来说,输出门结构的输入包括当前时刻的输入$x_t$,上一个时刻的隐藏状态$h_{t-1}$和当前时刻的细胞状态$c_t$。输出门的公式如下:
$$o_t = \sigma(W_o[h_{t-1}, x_t] + b_o)$$
其中,$W_o$和$b_o$是输出门的权重矩阵和偏置,$[h_{t-1}, x_t]$表示将上一个时刻的隐藏状态和当前时刻的输入拼接在一起,$\sigma$是sigmoid激活函数。
接下来,细胞状态$c_t$将会被更新为:
$$c_t = f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot \tilde{c}_t$$
其中,$f_t$表示遗忘门输出的结果,$\tilde{c}_t$表示当前时刻的候选细胞状态,$i_t$表示输入门输出的结果,$\odot$表示逐元素相乘的操作。
最后,输出门将决定哪些信息需要传递到输出。具体来说,输出门的结果$o_t$将与当前时刻的细胞状态$c_t$相乘,得到当前时刻的输出$h_t$:
$$h_t = o_t \odot \tanh(c_t)$$
其中,$\tanh$表示tanh激活函数。
因此,输出门结构在LSTM模型中起着非常重要的作用,可以控制模型输出的信息量,有利于提高模型的效率和准确性。
介绍lstm的门结构和细胞形态
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理序列数据的循环神经网络模型。LSTM通过引入门结构,可以在长序列数据中有效地捕捉长期依赖关系。
LSTM中的门结构包括三个门:输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate)。这些门控制着信息的流入和流出,从而可以控制细胞状态的更新。
输入门控制着新信息的输入。它根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出一个介于0和1之间的值,表示要多大程度上将新信息纳入细胞状态中。输入门的计算公式如下:
$$i_t = \sigma(W_{xi}x_t + W_{hi}h_{t-1} + b_i)$$
其中,$i_t$表示输入门的输出,$x_t$表示当前时间步的输入,$h_{t-1}$表示上一个时间步的输出,$W_{xi}$、$W_{hi}$和$b_i$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置,$\sigma$表示sigmoid函数。
遗忘门控制着前一时刻的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。它也是一个介于0和1之间的值,可以根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出来。遗忘门的计算公式如下:
$$f_t = \sigma(W_{xf}x_t + W_{hf}h_{t-1} + b_f)$$
其中,$f_t$表示遗忘门的输出,$W_{xf}$、$W_{hf}$和$b_f$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置。
输出门控制着细胞状态中哪些信息需要输出。它也是一个介于0和1之间的值,可以根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出来。输出门的计算公式如下:
$$o_t = \sigma(W_{xo}x_t + W_{ho}h_{t-1} + b_o)$$
其中,$o_t$表示输出门的输出,$W_{xo}$、$W_{ho}$和$b_o$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置。
细胞状态是LSTM中的关键概念。它是一个向量,可以存储序列中的信息。细胞状态的更新是通过输入门、遗忘门和细胞状态之间的元素乘法来实现的。具体地,输入门的输出和当前时间步的输入进行元素乘法,得到一个向量,表示要将哪些信息加入到细胞状态中。遗忘门的输出和上一个时间步的细胞状态进行元素乘法,得到一个向量,表示要将哪些信息保留在细胞状态中。这两个向量进行元素加法,就得到了新的细胞状态。细胞状态的计算公式如下:
$$C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tanh(W_{xc}x_t + W_{hc}h_{t-1} + b_c)$$
其中,$C_t$表示当前时间步的细胞状态,$*$表示元素乘法,$\tanh$表示双曲正切函数。
细胞状态的形态是一个向量,其维度取决于LSTM模型的超参数。在实际应用中,通常需要根据数据的特点和任务需求进行调整。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)