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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)---LSTM模型實(shí)例講解

發(fā)布于 2025-6-19 06:57
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LSTM的關(guān)鍵在于它的“記憶單元”,能夠選擇性地記住或者忘記信息。其核心組件包括三個(gè)門和一個(gè)記憶單元:

1. 遺忘門(Forget Gate):決定應(yīng)該丟棄哪些信息。

2. 輸入門(Input Gate):決定更新哪些新的信息。

3. 輸出門(Output Gate):決定當(dāng)前狀態(tài)如何影響輸出。

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)---LSTM模型實(shí)例講解-AI.x社區(qū)

數(shù)學(xué)公式解釋

  • 遺忘門
    ft=σ(Wf?[ht?1,xt]+bf)
    遺忘門決定了上一時(shí)刻的狀態(tài) Ct?1中,哪些信息需要保留,哪些需要丟棄。值域?yàn)?[0, 1],1表示完全保留,0表示完全丟棄。
  • 輸入門
    it=σ(Wi?[ht?1,xt]+bi)
    輸入門決定了當(dāng)前時(shí)刻的輸入 xt
  • 候選記憶單元
    C~t=tanh?(WC?[ht?1,xt]+bC)
    這是當(dāng)前時(shí)刻的候選記憶內(nèi)容。
  • 更新記憶單元
    Ct=ft?Ct?1+it?C~t
    記憶單元通過遺忘門和輸入門結(jié)合,更新當(dāng)前的記憶狀態(tài)。
  • 輸出門
    ot=σ(Wo?[ht?1,xt]+bo)
    輸出門決定了當(dāng)前記憶單元 Ct
  • 隱藏狀態(tài)更新
    ht=ot?tanh?(Ct)
    ?隱藏狀態(tài)通過輸出門和當(dāng)前記憶單元來更新。

有同學(xué)比較疑惑LSTM中的sigmoid函數(shù)和tanh的作用是什么?下來我來為大家解惑:?

  • Sigmoid函數(shù)(遺忘門、輸入門、輸出門):用于控制信息流。由于sigmoid的輸出值在 0 和 1 之間,表示“選擇”的強(qiáng)度。0表示完全不通過,1表示完全通過。它起到類似開關(guān)的作用。
  • Tanh函數(shù)(候選記憶單元、隱藏狀態(tài)):用于將輸入值縮放到 -1 到 1 之間,確保信息在網(wǎng)絡(luò)中不會(huì)增長過大或過小,幫助模型捕捉數(shù)據(jù)中的正負(fù)變化。同時(shí),tanh可以引入非線性特征,增加網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力。

    也就是說Sigmoid函數(shù)作為**“開關(guān)”**,在LSTM的各個(gè)門(遺忘門、輸入門、輸出門)中使用,決定信息流的多少。Tanh函數(shù)用于將數(shù)值范圍縮放到-1到1之間,幫助控制記憶單元的值,確保信息的平衡和穩(wěn)定性,并用于生成隱藏狀態(tài)。

下面讓我們來用一個(gè)例子來輔助大家對模型的理解:

為了詳細(xì)講解LSTM如何工作,我們通過一個(gè)具體的例子一步步剖析每個(gè)步驟。

例子:預(yù)測序列中的下一個(gè)數(shù)

我們有一個(gè)簡單的序列數(shù)據(jù):1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
我們的目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)LSTM模型,讓它能夠根據(jù)之前的數(shù)字預(yù)測下一個(gè)數(shù)字。例如,輸入[1, 2, 3]時(shí),模型應(yīng)該輸出4。

1. 輸入表示

LSTM處理的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),我們可以將每個(gè)數(shù)字視為一個(gè)時(shí)間步(time step)。對于輸入序列1,2,3,我們需要在每個(gè)時(shí)間步都輸入一個(gè)數(shù)字:

  • 時(shí)間步1:輸入1
  • 時(shí)間步2:輸入2
  • 時(shí)間步3:輸入3

在每一個(gè)時(shí)間步,LSTM會(huì)使用前一步的隱藏狀態(tài)以及當(dāng)前輸入來更新它的記憶單元C隱藏狀態(tài)h

2. LSTM的核心機(jī)制

LSTM有三個(gè)關(guān)鍵的門:遺忘門輸入門輸出門。這三個(gè)門控制了信息如何在LSTM單元中流動(dòng)。讓我們看一下當(dāng)我們輸入1,2,3時(shí),LSTM內(nèi)部發(fā)生了什么。

時(shí)間步1:輸入1

  • 遺忘門
    遺忘門的作用是決定上一個(gè)時(shí)間步的信息要保留多少。因?yàn)檫@是第一個(gè)時(shí)間步,之前沒有信息,所以LSTM的記憶單元初始為0。假設(shè)此時(shí)遺忘門計(jì)算出的值為0.8,這意味著LSTM會(huì)保留80%的之前的記憶狀態(tài)(雖然此時(shí)沒有實(shí)際的歷史狀態(tài))。
  • 輸入門
    輸入門決定新信息要多少被寫入記憶單元。假設(shè)輸入門給出的值為0.9,意味著我們會(huì)把當(dāng)前輸入的信息的90%加入到記憶單元。
  • 更新記憶單元
    LSTM單元會(huì)計(jì)算候選記憶內(nèi)容。假設(shè)此時(shí)的候選內(nèi)容為1(通過激活函數(shù)計(jì)算得到),結(jié)合遺忘門和輸入門,更新記憶單元:
    C1=0.8?0+0.9?1=0.9
  • 輸出門
    輸出門決定記憶單元如何影響隱藏狀態(tài)。假設(shè)輸出門給出的值為0.7,隱藏狀態(tài)通過以下公式計(jì)算:
    h1=0.7?tanh?(0.9)≈0.63
  • 這個(gè)隱藏狀態(tài)會(huì)作為下一時(shí)間步的輸入。

時(shí)間步2:輸入2

  • 遺忘門
    遺忘門決定如何處理前一個(gè)時(shí)間步的記憶單元。假設(shè)遺忘門的值為0.7,意味著70%的上一步記憶將被保留。
  • 輸入門
    假設(shè)此時(shí)輸入門的值為0.8,意味著會(huì)將當(dāng)前輸入2的80%加入到記憶單元。
  • 更新記憶單元
    候選內(nèi)容通過激活函數(shù)計(jì)算,假設(shè)此時(shí)候選內(nèi)容為2。結(jié)合遺忘門和輸入門:
    C2=0.7?0.9+0.8?2=2.03
  • 輸出門
    假設(shè)輸出門的值為0.6,隱藏狀態(tài)為:
    h2=0.6?tanh?(2.03)≈0.56

時(shí)間步3:輸入3

  • 遺忘門
    假設(shè)遺忘門的值為0.75,保留75%的上一個(gè)記憶。
  • 輸入門
    假設(shè)輸入門的值為0.85,意味著會(huì)將當(dāng)前輸入3的85%加入到記憶單元。
  • 更新記憶單元
    假設(shè)候選內(nèi)容為3,更新記憶單元:
    C3=0.75?2.03+0.85?3=3.5
  • 輸出門
    假設(shè)輸出門的值為0.65,隱藏狀態(tài)為:
    h3=0.65?tanh?(3.5)≈0.58

3. LSTM如何預(yù)測

經(jīng)過這三個(gè)時(shí)間步,LSTM得到了一個(gè)隱藏狀態(tài)h3,代表了模型對序列1,2,3的理解。接下來,隱藏狀態(tài)會(huì)通過一個(gè)全連接層或線性層,輸出預(yù)測值。

假設(shè)線性層的輸出是4,這意味著LSTM模型根據(jù)序列1,2,3,預(yù)測接下來是4。

總結(jié)

  • 遺忘門決定了LSTM是否保留之前的記憶。
  • 輸入門決定了新輸入如何影響當(dāng)前的記憶單元。
  • 輸出門決定了隱藏狀態(tài)如何影響輸出。

通過這些門的組合,LSTM可以有效地在長序列數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到哪些信息是重要的,哪些是可以忽略的,從而解決傳統(tǒng)RNN的長依賴問題

接下來會(huì)繼續(xù)深入講解LSTM模型,比如如果輸入一串中文,LSTM該如何處理怎么預(yù)測,比如各個(gè)門的權(quán)重如何更新,如何決定遺忘多少,輸入多少。

本文轉(zhuǎn)載自???人工智能訓(xùn)練營???,作者:人工智能訓(xùn)練營

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