coupled-LSTM

### Coupled LSTM 原理

Coupled LSTM 是一种特殊的 LSTM 变体，在这种结构中，遗忘门和输入门是耦合在一起的。这意味着当一部分信息被决定忘记时，另一部分新信息会被写入细胞状态。这样的设计简化了模型参数的数量并可能提高训练效率[^2]。

具体来说，在标准 LSTM 中存在三个独立控制的信息流动路径：输入门、输出门以及遗忘门；而在 Coupled LSTM 构造里，则将输入门与遗忘门的功能结合起来考虑。因此只保留了一个用于更新记忆单元的状态转换机制，即要么完全丢弃旧的记忆内容而替换为新的候选向量，要么保持原有记忆不变[^4]。

### Coupled LSTM 实现方法

以下是 Python 和 PyTorch 下实现 Coupled LSTM 的简单例子：

import torch.nn as nn

class CoupledLSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(CoupledLSTMCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义线性变换层
        self.linear_input = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.sigmoid_gate = nn.Sigmoid()
        self.tanh_candiate = nn.Tanh()

    def forward(self, x, states):
        h_prev, c_prev = states
        combined = torch.cat((x, h_prev), dim=1)

        f_i = self.sigmoid_gate(self.linear_input(combined))  # 耦合后的遗忘/输入门
        g = self.tanh_candiate(self.linear_input(combined))

        c_next = f_i * c_prev + (1 - f_i) * g
        h_next = torch.tanh(c_next)

        return h_next, c_next

此代码定义了一个 `CoupledLSTMCell` 类来表示单个时间步上的操作逻辑，并实现了耦合型 LSTM 单元的核心计算过程。

### Coupled LSTM 应用场景

由于减少了内部组件之间的相互作用复杂度，Coupled LSTMs 更容易优化并且可以在某些情况下提供更好的性能。它们适用于处理具有长时间间隔依赖关系的数据集，尤其是在资源受限环境中部署深度学习解决方案时表现出优势。例如，在移动设备上运行的语言模型或是物联网(IoT)传感器数据分析等领域都可以看到 Coupled LSTM 的身影[^5]。