LSTMPython代码

以下是一个简单的 Python LSTN 实现的代码示例：

import numpy as np

class LSTM:
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 初始化权重矩阵 
        self.Wf = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
        self.bf = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.Wi = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
        self.bi = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.Wo = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
        self.bo = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.Wc = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
        self.bc = np.zeros((hidden_size, 1))
        
        # 初始化状态和输出
        self.c = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.h = np.zeros((hidden_size, 1))
        
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def forward(self, x):
        # x 是输入
        # f 是遗忘门的输出
        f = self.sigmoid(np.dot(self.Wf, np.vstack((self.h, x))) + self.bf)
        # i 是输入门的输出
        i = self.sigmoid(np.dot(self.Wi, np.vstack((self.h, x))) + self.bi)
        # o 是输出门的输出
        o = self.sigmoid(np.dot(self.Wo, np.vstack((self.h, x))) + self.bo)
        # c_tilde 是新单元的候选值
        c_tilde = np.tanh(np.dot(self.Wc, np.vstack((self.h, x))) + self.bc)
        # 更新状态和输出
        self.c = f * self.c + i * c_tilde
        self.h = o * np.tanh(self.c)
        
        return self.h

这是一个简单的 LSTN 类实现，包含初始化权重矩阵、sigmoid 函数、前向传播函数和状态更新函数。在 forward 函数中，我们首先计算遗忘门、输入门、输出门和新单元的候选值，然后使用它们来更新状态和输出。