文章目录1. 基本概念2. 长短时记忆网络的前向计算2.1 门2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3. 长短时记忆网络的训练3.1 LSTM训练算法框架3.2 关于公式和符号的说明3.3 误差项沿时间的反向传递3.4 将误差项传递到上一层3.5 权重梯度的计算4. GRU4.1 LSTM与GRU的区别 1. 基本概念长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
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2023-12-18 21:44:38
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LSTM长短期记忆网络：它是一种特殊的RNN网络，可以很好的解决长时依赖问题，与常规神经网络有什么不同？ 传统的RNN为 可以看到它的处理层非常简单，通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。这样就可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。例如处理语音识别，语言模型，机器翻译等LSTM的结构和上面相似： LSTM可以通过门控单元可以对细胞添加和删除信息。通过门可以
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2024-03-06 05:28:13
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在上篇文章一文看尽RNN（循环神经网络）中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。Long Short Term Memory networks（以下简称LS
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2024-07-04 15:22:15
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目录1 循环神经网络2 长依赖存在的问题3 LSTM Networks4 LSTM背后的核心理念5 一步步的拆解LSTM5.1 forget gate忘记门（遗忘门）5.2 input gate输入门5.3 更新上一个状态值Ct−15.4 输出门output gate6 LSTM的变种6.1 peephole conn
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2024-08-09 00:08:00
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长短时记忆网络是循环神经网络(RNNs)的一种，用于时序数据的预测或文本翻译等方面。LSTM的出现主要是用来解决传统RNN长期依赖问题。对于传统的RNN，随着序列间隔的拉长，由于梯度爆炸或梯度消失等问题，使得模型在训练过程中不稳定或根本无法进行有效学习。与RNN相比，LSTM的每个单元结构——LSTM cell增加了更多的结构，通过设计门限结构解决长期依赖问题，所以LSTM可以具有比
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2023-09-04 12:48:35
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http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases《TensorFlow实战Google深度学习框架》1.LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络原理上一篇文章已经讲完RNN的原理及Te
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2024-03-26 11:19:15
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循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络...
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2021-02-08 22:01:00
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神经网络学习-介绍长短期记忆网络LSTM初探长短期记忆网络 在之前的文章中，我们介绍过循环神经网络RNN的原理，但由于RNN无法对更长的信息进行处理和使用，所以需要引入一种基于RNN的变种的神经网络，也就是所谓的LSTM长短期记忆神经网络。这种网络可以很好地处理间隔较长的信息，也就是自然语言处理中常见的上下文信息，可能在实际情况下预测当前词汇所需要用
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2024-05-15 09:14:37
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这是我在机器之心上看到的一篇文章，写的非常好。自己写一遍增强印象循环神经网络（RNN）很容易受到短期记忆的影响。如果序列足够长，序列开头的信息随着传递逐渐减弱，直至消失，很容易被遗漏。在反向传播中，循环神经网络也存在梯度消失等问题。一般而言，梯度是用来更新神经网络权重，梯度消失问题是梯度随着时间的推移逐渐减小到0，如果梯度非常小，它就不能为学习提供足够的信息。所以RNN中，通常是前期的层会因为梯度
LSTM ：Long short-term memory这也是RNN的一个变种网络，在之后大家都可以见到各类变种网络，其本质就是为了解决某个领域问题而设计出来的，LSTM是为了解决RNN模型存在的问题而提出来的，RNN模型存在长序列训练过程中梯度爆炸和梯度消失的问题，无法长久的保存历史信息，而LSTM就可以解决梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好
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2023-12-15 16:44:50
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1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题，例如，对于阅读一篇文章，RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解，这是传统的网络是不能做到的。但是，对于RNN网络存在长期依赖问题，比如看电影的时候，某些细节需要依赖很久以前的一些信息，而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息，随着时间间隔不断增大，RNN网络会丧失学习到很远的信息能力，也就是说记忆容量是有限的。例如，对于阅读一本
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2024-05-28 11:10:12
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7. 长短期记忆（LSTM）本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。 它比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 7.1 概念LSTM 中引入了3个门，即输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate），以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞（某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态），从而
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2024-08-05 19:54:11
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文章目录引言RNN的缺点LSTM改进LSTM剖析总结 引言RNN的缺点上次介绍了RNN，可以参见文章循环神经网络(recurrent neural network)(RNN)。 在末尾只提到了RNN的优点，在这里作为LSTM的对比，有必要指出其较明显的缺点。即对于历史信息的表示而言，RNN的并不算太合理。 为什么?考虑这么一种情况，隐藏层的激活函数是Relu，或者直接认为没有激活函数，那么有：
原始的LSTM [深度学习：长短期记忆模型LSTM]LSTM模型的拓展 [Greff, Klaus, et al. "LSTM: A search space odyssey." TNNLS2016] 探讨了基于Vanilla LSTM (Graves & Schmidhube (2005))之上的8个变体，并比较了它们之间的性能差异，包括：没有输入门 (No Input Gate, NI
自剪枝神经网络Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。从Long-Term退化至Short-Term。尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish，但RNN的深度过深，替换激活函数治标不治本。$\left | &n
读《神经网络与深度学习》一书，随笔。在NLP领域几乎都是序列标注问题，上下文信息非常重要，与图像有明显不同。本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。1 RNN（Recurrent Network）前面学习的CNN更适合图像领域，而RNN是针对文本领域提出的，专门处理序列化数据的神经网络结构。RNN的一个循环神经单元和按时间展开后的样子如下图：数学表达式为：，
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2024-01-31 16:29:51
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写在前面在前面讲的【Deep learning】循环神经网络RNN中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。1.从RNN到LSTM其中上图是传统RNN结构框架
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2024-01-29 08:25:26
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LSTM 使用门结构实现信息选择性的通过，主要是通过一个 sigmoid 的神经层 和一个逐点相乘的操作来实现的。门结构： sigmoid 层输出（是一个向量）的每个元素都是一个在 0 和 1 之间的实数，表示让对应信息通过的权重（或者占比）。比如， 0 表示“不让任何信息通过”， 1 表示“让所有信息通过”。LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别输入门、遗忘
原创
2023-09-04 14:12:27
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神经科学这门被DNA双螺旋结构的发现者之一Francis Crick和其他知名的生物学家吹捧成为未来的潮流的学科。到目前为止都还没有出现一个特别显著的突破，科学家们对大脑功能的分子和细胞机制的了解极其有限。{记忆具有一种奇异的不完整性，尽管我们的大脑中已经储存了大量的信息，但是我们仍在不断地获取新的信息并形成新的记忆。我们有时候能轻松地记忆上百万条信息，有时却要付出巨大的努力，我们可以记起一个重要
文章目录0 前言1 LSTM与RNN的异同2 LSTM结构细节2.1 细胞状态2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3 总结4 LSTM的变体4.1 Adding “Peephole Connections”4.2 耦合遗忘门和输入门4.3 GRU(Gated Recurrent Unit)参考资料 0 前言 循环神经网络工作的关键点就是使用历史信息来帮助当前的决策，但同时也带来更大的技术
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2024-03-26 11:16:40
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