lstm可以用leaky relu 么

在 LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络中，通常使用的激活函数是 sigmoid 和 tanh，而不是 ReLU 或 LeakyReLU。这是因为 LSTM 网络中的门控单元需要输出一个介于 0 和 1 之间的值，用于控制信息的流动。

虽然理论上可以使用 LeakyReLU 作为 LSTM 网络的激活函数，但实际上这并不常见。这是因为 LSTM 网络已经具有了自己的门控单元，可以控制信息的流动，并有效地解决了梯度消失问题。因此，使用 ReLU 或 LeakyReLU 等激活函数并不会带来太多优势，并且可能会破坏 LSTM 网络的门控机制，从而降低其性能。

相关问题

帮我用pytorch改写：def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model

以下是使用PyTorch重写的make_generator_model和make_discriminator_model函数：

import torch.nn as nn

def make_generator_model():
    model = nn.Sequential(
        nn.LSTM(12, 64, bidirectional=True, batch_first=True),
        nn.Conv1d(128, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Upsample(scale_factor=2),
        nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(16, 16, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Upsample(scale_factor=2),
        nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.Tanh(),
        nn.Permute((0, 2, 1))
    )
    return model

def make_discriminator_model():
    model = nn.Sequential(
        nn.Conv1d(400, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
        nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(256 * 25, 1)
    )
    return model

请注意，这里使用了PyTorch中的模块替换了TensorFlow中的模块。在PyTorch中，nn.LSTM和nn.Conv1d的默认输入格式是(batch_size, seq_len, input_size)和(batch_size, input_channels, seq_len)。另外，使用nn.Linear替换了最后的全连接层。

ReLU 可以用在lstmm

是的，ReLU激活函数可以用在LSTM中，但需要进行一些修改。

在LSTM中，通常使用tanh或sigmoid等激活函数来控制信息的流动和遗忘。但是，当LSTM的输入非常大时，tanh或sigmoid函数的导数会趋近于0，这会导致梯度消失的问题。为了解决这个问题，可以考虑使用ReLU激活函数来代替tanh或sigmoid。

具体而言，可以在LSTM的输出上使用ReLU函数，以增强模型的表达能力。不过需要注意的是，由于LSTM的输出通常是一个向量，因此需要对每个元素分别应用ReLU函数。

此外，在使用ReLU激活函数时，需要小心处理负数的情况。一种常见的方法是使用LeakyReLU，它在输入为负时输出一个小的斜率，而不是0，以避免出现“死神经元”的问题。