LSTM除了输入门、遗忘门、输出门以外,有更新门吗
时间: 2024-01-28 10:03:23 浏览: 27
是的,LSTM中有一个更新门(update gate),也被称为“输入门(input gate)”,它用于控制新输入数据与先前的记忆单元的结合程度。更新门的作用是决定哪些信息需要被保留,哪些需要被遗忘。它通过一个sigmoid函数来决定输入的新信息有多少需要被保留。如果门的输出接近于0,则表示大部分信息应该被遗忘,如果接近于1,则表示大部分信息应该被保留。
相关问题
LSTM的输入门输出门和遗忘门
LSTM是一种特殊的循环神经网络,它通过三个门控制信息的流动:输入门、输出门和遗忘门。
输入门(input gate):用于控制新输入信息的流入。输入门会根据当前的输入和上一个时间步的隐藏状态,计算出一个 0 到 1 之间的数值,表示应该保留多少新信息。如果输入门的输出为 1,则表示应该完全保留新信息;如果输出为 0,则表示应该完全忽略新信息。
遗忘门(forget gate):用于控制旧信息的流出。遗忘门会根据当前的输入和上一个时间步的隐藏状态,计算出一个 0 到 1 之间的数值,表示应该忘记多少旧信息。如果遗忘门的输出为 1,则表示应该完全忘记旧信息;如果输出为 0,则表示应该完全保留旧信息。
输出门(output gate):用于控制隐藏状态的输出。输出门会根据当前的输入和上一个时间步的隐藏状态,计算出一个 0 到 1 之间的数值,表示应该输出多少隐藏状态。如果输出门的输出为 1,则表示应该完全输出隐藏状态;如果输出为 0,则表示应该完全不输出隐藏状态。
这三个门的计算方式都是类似的,都是通过对输入和隐藏状态进行一些变换和激活,最终输出一个 0 到 1 之间的数值,表示门的开启程度。这些门的作用可以让 LSTM 在处理序列数据时更加灵活,能够有效地控制信息的流动和遗忘。
输入门遗忘门输出门流程图
输入门、遗忘门和输出门是循环神经网络(RNN)中的重要组成部分,用于控制信息的流入和流出。它们在长短时记忆网络(LSTM)中得到了广泛应用。
下面是输入门、遗忘门和输出门的流程图:
![输入门、遗忘门和输出门的流程图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019153222849.png)
其中,绿色部分为输入门,控制输入信息的流入;红色部分为遗忘门,控制过去信息的遗忘;蓝色部分为输出门,控制输出信息的流出。
具体来说,输入门根据当前输入和上一时刻的隐藏状态,计算出一个值作为当前时刻的输入值;遗忘门根据当前输入和上一时刻的隐藏状态,计算出一个值作为当前时刻需要遗忘的信息;输出门根据当前输入和上一时刻的隐藏状态,计算出一个值作为当前时刻的输出值。这些门的计算都是通过神经网络中的一系列运算来实现的。
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