介绍lstm的门结构和细胞形态
时间: 2023-11-27 14:27:11 浏览: 35
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理序列数据的循环神经网络模型。LSTM通过引入门结构,可以在长序列数据中有效地捕捉长期依赖关系。
LSTM中的门结构包括三个门:输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate)。这些门控制着信息的流入和流出,从而可以控制细胞状态的更新。
输入门控制着新信息的输入。它根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出一个介于0和1之间的值,表示要多大程度上将新信息纳入细胞状态中。输入门的计算公式如下:
$$i_t = \sigma(W_{xi}x_t + W_{hi}h_{t-1} + b_i)$$
其中,$i_t$表示输入门的输出,$x_t$表示当前时间步的输入,$h_{t-1}$表示上一个时间步的输出,$W_{xi}$、$W_{hi}$和$b_i$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置,$\sigma$表示sigmoid函数。
遗忘门控制着前一时刻的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。它也是一个介于0和1之间的值,可以根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出来。遗忘门的计算公式如下:
$$f_t = \sigma(W_{xf}x_t + W_{hf}h_{t-1} + b_f)$$
其中,$f_t$表示遗忘门的输出,$W_{xf}$、$W_{hf}$和$b_f$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置。
输出门控制着细胞状态中哪些信息需要输出。它也是一个介于0和1之间的值,可以根据当前输入和上一个时间步的输出,计算出来。输出门的计算公式如下:
$$o_t = \sigma(W_{xo}x_t + W_{ho}h_{t-1} + b_o)$$
其中,$o_t$表示输出门的输出,$W_{xo}$、$W_{ho}$和$b_o$分别表示输入和上一个时间步的输出的权重和偏置。
细胞状态是LSTM中的关键概念。它是一个向量,可以存储序列中的信息。细胞状态的更新是通过输入门、遗忘门和细胞状态之间的元素乘法来实现的。具体地,输入门的输出和当前时间步的输入进行元素乘法,得到一个向量,表示要将哪些信息加入到细胞状态中。遗忘门的输出和上一个时间步的细胞状态进行元素乘法,得到一个向量,表示要将哪些信息保留在细胞状态中。这两个向量进行元素加法,就得到了新的细胞状态。细胞状态的计算公式如下:
$$C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tanh(W_{xc}x_t + W_{hc}h_{t-1} + b_c)$$
其中,$C_t$表示当前时间步的细胞状态,$*$表示元素乘法,$\tanh$表示双曲正切函数。
细胞状态的形态是一个向量,其维度取决于LSTM模型的超参数。在实际应用中,通常需要根据数据的特点和任务需求进行调整。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![](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)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)