lstm的伪码怎么写

以下是 LSTM 的伪代码：

输入: 输入序列 x_1, x_2, ..., x_T
输出: 输出序列 y_1, y_2, ..., y_T

初始化:
h_0 = 0
c_0 = 0

对于 t=1 到 T:
    # 计算遗忘门
    f_t = σ(W_f * [h_{t-1}, x_t] + b_f)
    # 计算输入门
    i_t = σ(W_i * [h_{t-1}, x_t] + b_i)
    # 计算候选记忆单元状态
    c_t~ = tanh(W_c * [h_{t-1}, x_t] + b_c)
    # 计算当前时刻的记忆单元状态
    c_t = f_t * c_{t-1} + i_t * c_t~
    # 计算输出门
    o_t = σ(W_o * [h_{t-1}, x_t] + b_o)
    # 计算当前时刻的隐藏状态
    h_t = o_t * tanh(c_t)
    # 计算当前时刻的输出
    y_t = softmax(W_y * h_t + b_y)
    
返回输出序列 y_1, y_2, ..., y_T

其中，`σ` 表示 sigmoid 函数，`tanh` 表示双曲正切函数，`*` 表示矩阵乘法，`[]` 表示拼接操作。`W` 和 `b` 表示模型的可学习参数。

相关问题

pytorch 自己写LSTM

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.LSTM` 类来构建 LSTM 模型。但是，如果你想自己实现 LSTM 模型，可以按照以下步骤：

1. 定义 LSTM 的权重参数，包括输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的权重矩阵和偏置向量。

2. 编写 LSTM 的前向传播逻辑，包括计算输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的输出，并根据这些输出计算当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态。

3. 编写 LSTM 的反向传播逻辑，计算权重和偏置的梯度以及上一层的误差梯度，并将其传递给下一层。

以下是一个简单的基于 PyTorch 的 LSTM 实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        # 初始化 LSTM 的权重参数
        self.W_ii = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hi = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_i = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_if = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hf = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_f = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_ig = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hg = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_g = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_io = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_ho = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_o = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        
        # 初始化 LSTM 的记忆细胞状态和隐藏状态
        self.c_init = nn.Parameter(torch.Tensor(1, hidden_size))
        self.h_init = nn.Parameter(torch.Tensor(1, hidden_size))
        
        # 初始化 LSTM 的权重参数为随机值
        self.reset_parameters()
        
    def reset_parameters(self):
        std = 1.0 / math.sqrt(self.hidden_size)
        for weight in self.parameters():
            weight.data.uniform_(-std, std)
            
    def forward(self, x):
        # 初始化 LSTM 的记忆细胞状态和隐藏状态
        c = self.c_init.repeat(x.size(0), 1)
        h = self.h_init.repeat(x.size(0), 1)
        
        for i in range(self.num_layers):
            # 计算输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的输出
            i_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_ii) + torch.matmul(h, self.W_hi) + self.b_i)
            f_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_if) + torch.matmul(h, self.W_hf) + self.b_f)
            g_t = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_ig) + torch.matmul(h, self.W_hg) + self.b_g)
            o_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_io) + torch.matmul(h, self.W_ho) + self.b_o)
            
            # 更新当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态
            c = f_t * c + i_t * g_t
            h = o_t * torch.tanh(c)
            
        return h, c

以上代码中，我们定义了一个名为 `LSTM` 的自定义 PyTorch 模型，它包含三个参数：输入维度 `input_size`、隐藏层维度 `hidden_size` 和 LSTM 的层数 `num_layers`。在 `__init__` 方法中，我们定义了 LSTM 的所有权重参数，并初始化了记忆细胞状态和隐藏状态。在 `forward` 方法中，我们计算了 LSTM 的前向传播逻辑，并返回当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态。

双向LSTM做手写数字分类。

双向 LSTM（Bidirectional LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，它可以在处理序列数据时同时考虑当前时刻之前和之后的信息，从而提高模型的准确性。在手写数字分类问题中，双向 LSTM 可以对每个笔画进行建模，更好地捕捉数字的形态特征，从而提高分类准确率。

下面是使用 Keras 实现双向 LSTM 对手写数字进行分类的示例代码：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional
from keras.utils import to_categorical

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 双向 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128), input_shape=(28, 28)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 模型编译
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

上述代码使用了 Keras 框架，首先加载 MNIST 数据集，然后进行数据预处理，将像素值归一化并将标签进行 one-hot 编码。接着使用双向 LSTM 模型进行训练，其中输入数据的形状为 (batch_size, timesteps, input_dim)，对于手写数字分类问题，timesteps 为 28，input_dim 为 28。最后对模型进行评估，输出测试集的损失和准确率。

需要注意的是，由于 LSTM 网络在处理序列数据时需要消耗大量的计算资源，因此在实际应用中，可能需要对数据进行降维或使用其他模型结构来提高计算效率。