序列预测的多对一LSTM
时间: 2023-10-30 07:09:19 浏览: 47
多对一LSTM是一种经典的序列预测模型,它可以用于对序列数据进行分类或回归任务。在多对一LSTM中,我们将一个序列作为输入,通过LSTM网络处理序列数据,最终输出一个单一的预测结果。
具体来说,多对一LSTM的输入是一个长度为T的序列,每个时刻的输入数据都是一个向量$x_t$。在每个时刻t,LSTM会根据当前的输入$x_t$和上一个时刻的隐状态$h_{t-1}$计算出当前时刻的隐状态$h_t$和输出$y_t$。这个过程可以用下面的公式表示:
$$
\begin{aligned}
i_t &= \sigma(W_{ix}x_t + W_{ih}h_{t-1} + b_i) \\
f_t &= \sigma(W_{fx}x_t + W_{fh}h_{t-1} + b_f) \\
o_t &= \sigma(W_{ox}x_t + W_{oh}h_{t-1} + b_o) \\
g_t &= \tanh(W_{gx}x_t + W_{gh}h_{t-1} + b_g) \\
c_t &= f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot g_t \\
h_t &= o_t \odot \tanh(c_t) \\
y_t &= \text{softmax}(W_{hy}h_t + b_y)
\end{aligned}
$$
其中,$i_t$、$f_t$、$o_t$、$g_t$分别表示输入门、遗忘门、输出门和候选记忆细胞。$c_t$表示当前时刻的记忆细胞,$\odot$表示逐元素乘法。
在多对一LSTM中,我们只需要保留最后一个时刻的输出$y_T$,并将其作为整个序列的预测结果。在分类任务中,$y_T$通常会被送入softmax函数中,以得到每个类别的概率分布;在回归任务中,$y_T$通常会被直接用作预测的目标值。
相关推荐
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_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)