LSTM模型的基本原理
时间: 2023-06-23 10:05:55 浏览: 96
LSTM预测模型_预测
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LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,其基本原理是在RNN中添加了一些特殊的神经元(门控神经元),以便更好地控制信息的流动。LSTM的核心思想是通过门控机制来控制当前时刻的输入、上一时刻的输出和记忆状态之间的交互。它通过三个门控单元来控制信息的流动:输入门、遗忘门和输出门。其中,输入门用于控制当前时刻的输入信息是否需要被记忆,遗忘门用于控制上一时刻的记忆状态是否需要被遗忘,输出门用于控制当前时刻的记忆状态是否需要输出。通过这些门控单元,LSTM可以更好地控制信息的流动,避免了RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而更好地处理长期依赖性的序列数据。
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