LSTM公式详解：理解深度学习的记忆单元

LSTM
人工智能
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LSTM，全称为Long Short-Term Memory，是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，用于解决传统RNN在处理长期依赖性问题上的局限。这篇博客详细讲解了LSTM的公式推导过程，主要关注于Alex Graves的论文《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》中的内容。首先，博客介绍了LSTM的基本结构，每个时间步骤的隐层由多个memory blocks组成，每个block又包含多个memory cells，每个cell内部有细胞状态（Cell）、遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）、输出门（Output Gate）等组件。 在前向传播（Forward Pass）部分，作者从以下几个步骤进行讲解： 1. 引言：LSTM的设计目的是解决传统RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题，通过引入这些门控机制，使得网络可以控制信息的流动，有效地存储和遗忘长期依赖性。 2. 基础结构：展示了LSTM单元的图形化表示，以及每个memory cell的构成，包括其核心功能——细胞状态、门的更新操作。 3. 遗忘门、输入门和输出门的作用：这些门分别决定遗忘历史信息、添加新的输入信息和选择要输出的信息，它们通过sigmoid激活函数进行计算，保证了信息流动的可控性。 作者通过简洁的图示和公式推导，帮助读者理解LSTM的计算流程，从细胞状态的初始化、门的更新，到细胞状态和隐藏状态的计算，以及最终的输出。这使得读者不仅能够掌握LSTM的理论知识，还能深入理解其在实际应用中的工作原理。 此外，博客还推荐了DarkScope的另一篇博客，作为对LSTM的进一步背景介绍和原理梳理，为那些想要深入了解LSTM历史和原理的读者提供额外资源。整篇文章适合深度学习和机器学习领域的研究人员，特别是对LSTM模型实现和优化感兴趣的工程师和学生阅读。

深度学习基础（六）：LSTM模型及原理介绍 深度学习原理.pdf

2022-04-13 上传
深度学习基础（六）：LSTM模型及原理介绍 深度学习原理.pdf

论文研究-基于注意力机制的LSTM的语义关系抽取.pdf

2019-07-22 上传
目前关系抽取方法中，传统深度学习方法存在长距离依赖问题，并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题，提出了一种将LSTM（long short-term memory）模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化，提取文本局部特征，再将文本局部特征导入双向LSTM模型中，通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算，根据重要度获取文本整体特征；最后将局部特征和整体特征进行特征融合，通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 task 8语料库上的实验结果表明，该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高，为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。

Understanding LSTM Networks -- colah's blog.pdf

2019-12-14 上传
一个经典的LSTM教程，以图形化方式开始，从RNN开始，逐步引入Cell的思想和各种门的思想。 Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to classify what kind of event is happening at every point in a movie. It’s unclear how a traditional neural network could use its reasoning about previous events in the film to inform later ones. Recurrent neural networks address this issue. They are networks with loops in them, allowing information to persist.

Tensorflow实现LSTM详解.pdf

2023-05-13 上传
**TensorFlow LSTM 实现详解** LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别设计用于处理序列数据中的长期依赖性问题。在TensorFlow中，我们可以使用`tf.nn.rnn_cell`模块来构建和操作...

class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

2023-06-08 上传
该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
6. LSTM (Long Short-Term Memory): 长短期记忆网络，一种适用于处理长期依赖关系的循环神经网络，用于时间序列数据的建模和预测。 7. GRU (Gated Recurrent Unit): 一种类似于LSTM的循环神经网络，具有更简化的...

LSTM算法推导及代码.zip

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本资料包深入浅出地介绍了LSTM的算法推导，并提供了MATLAB实现，帮助读者更好地理解和应用LSTM。 LSTM的核心思想是通过“门控”机制来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。这些门结构允许网络在适当的时候...

基于1dCNN-LSTM量...常性的动力电池故障诊断方法_陈吉清.caj

2024-07-31 上传
基于1dCNN-LSTM量...常性的动力电池故障诊断方法_陈吉清

一个双向LSTM程序 BiLSTM.rar

2022-04-06 上传
一个双向LSTM程序 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题...

基于SOA-LSTM的二氧...碳排放量预测与影响因素研究_寇克豪.caj

2022-12-06 上传
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