LSTM的遗忘门、输入门和输出门分别是什么
时间: 2023-06-03 20:08:15 浏览: 1305
LSTM的遗忘门、输入门和输出门是LSTM神经网络中的三种门控机制,用于控制输入、输出和忘记之前的信息。其中遗忘门用于决定之前输入的信息被遗忘的程度,输入门用于控制新输入信息的加入程度,输出门用于控制当前状态的输出程度。
相关问题
LSTM输入门、遗忘门和输出门的公式是怎么样的
LSTM输入门公式:$i_t=\sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$
LSTM遗忘门公式:$f_t=\sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$
LSTM输出门公式:$o_t=\sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$
其中,$i_t$是输入门输出值,$f_t$是遗忘门输出值,$o_t$是输出门输出值,$h_{t-1}$是上一个时间步的隐藏状态,$x_t$是当前时间步的输入,$W_i, W_f, W_o$是权重矩阵,$b_i, b_f, b_o$是偏置向量,$\sigma(x)$是sigmoid函数。
LSTM模型结构,输入门、输出门和遗忘门
LSTM模型是一种循环神经网络,它包含输入门、输出门和遗忘门。输入门控制着新输入的信息是否被加入到细胞状态中,遗忘门控制着旧的信息是否被保留在细胞状态中,输出门控制着细胞状态中的信息是否被输出。这些门的作用可以通过神经网络的学习来自动调整,从而实现对序列数据的建模和预测。
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