LSTM预测算法的公式
时间: 2023-11-18 14:43:49 浏览: 43
LSTM(长短期记忆)是一种特殊的RNN(循环神经网络)结构,它能够有效地解决传统RNN模型中的梯度消失和梯度爆炸问题。下面是LSTM中的公式:
首先是LSTM的输入门公式:
$$i_t=\sigma(W_{xi}x_t+W_{hi}h_{t-1}+W_{ci}c_{t-1}+b_i)$$
其中,$x_t$是输入的向量,$h_{t-1}$是上一个时刻的输出,$c_{t-1}$是上一个时刻的细胞状态,$W_{xi}$、$W_{hi}$、$W_{ci}$是输入、输出和细胞状态之间的权重矩阵,$b_i$是偏置向量。$\sigma$表示sigmoid函数。
然后是LSTM的遗忘门公式:
$$f_t=\sigma(W_{xf}x_t+W_{hf}h_{t-1}+W_{cf}c_{t-1}+b_f)$$
其中,$W_{xf}$、$W_{hf}$、$W_{cf}$是输入、输出和细胞状态之间的权重矩阵,$b_f$是偏置向量。$\sigma$表示sigmoid函数。
接下来是LSTM的更新细胞状态公式:
$$\tilde c_t=\tanh(W_{xc}x_t+W_{hc}h_{t-1}+b_c)$$
其中,$W_{xc}$、$W_{hc}$是输入、输出之间的权重矩阵,$b_c$是偏置向量。$\tanh$表示双曲正切函数。
然后是LSTM的输出门公式:
$$o_t=\sigma(W_{xo}x_t+W_{ho}h_{t-1}+W_{co}c_t+b_o)$$
其中,$c_t$是当前时刻的细胞状态,$W_{xo}$、$W_{ho}$、$W_{co}$是输入、输出和细胞状态之间的权重矩阵,$b_o$是偏置向量。$\sigma$表示sigmoid函数。
最后是LSTM的输出公式:
$$h_t=o_t\tanh(c_t)$$
其中,$o_t$是输出门的值,$\tanh(c_t)$是当前时刻的细胞状态的值。