做外贸的网站赚钱吗,wordpress短信登录,兰溪做网站哪家好,微信开放平台账号torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io)
LSTM — PyTorch 2.3 documentation
LSTM层的作用
LSTM层:长短时记忆网络层#xff0c;它的主要作用是对输入序列进行处理#xff0c;对序列中的每个元素进行编码并保存它们的状态#xff0c;以便后续的处理。
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torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io)
LSTM — PyTorch 2.3 documentation
LSTM层的作用
LSTM层:长短时记忆网络层它的主要作用是对输入序列进行处理对序列中的每个元素进行编码并保存它们的状态以便后续的处理。
LSTM 是一种特殊的 RNN它通过引入门控机制来解决传统 RNN 的长期依赖问题。
我们假设h为LSTM单元的隐藏层输出c为LSTM内存单元的值x为输入数据。 LSTM 的结构包含以下几个关键组件
1、输入门input gate决定当前时间步的输入信息对细胞状态的影响程度。
2、遗忘门forgetgate决定上一个时间步的细胞状态对当前时间步的影响程度。
3、细胞状态cell state用于在不同时间步之间传递和存储信息。
4、输出门output gate决定细胞状态对当前时间步的输出影响程度。
5、隐藏状态hiddenstate当前时间步的输出也是下一个时间步的输入。
nn.LSTM
计算公式
对输入序列的每个元素LSTM的每层都会执行以下计算 h_t是时刻t的隐状态, c_t是时刻t的细胞状态 x_t是上一层的在时刻t的隐状态或者是第一层在时刻t的输入。 i_t, f_t, g_t, o_t分别代表 输入门遗忘门细胞和输出门。
参数说明: torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers1, biasTrue, batch_firstFalse, dropout0.0, bidirectionalFalse, proj_size0, deviceNone, dtypeNone)
input_size – 输入x的特征数量。hidden_size – 隐层的特征数量。num_layers – RNN的层数。nonlinearity – 激活函数。指定非线性函数使用tanh还是relu。默认是tanh。bias – 是否使用偏置。batch_first – 如果True的话那么输入Tensor的shape应该是[batch_size, time_step, feature],输出也是这样。默认是 False就是这样形式(seq(num_step), batch, input_dim)也就是将序列长度放在第一位batch 放在第二位dropout – 默认不使用如若使用将其设置成一个0-1的数字即可。如果值非零那么除了最后一层外其它层的输出都会套上一个dropout层。bidirectional是否使用双向的 rnn默认是 False
输入input, (h_0, c_0)
input_shape [时间步数, 批量大小, 特征维度] [num_steps(seq_length), batch_size, input_dim]input (seq_len, batch, input_size)保存输入序列特征的tensor。h_0是shape(num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size)的张量保存着batch中每个元素的初始化隐状态的Tensor。其中num_layers就是LSTM的层数。如果bidirectionalTrue,num_directions2,否则就是表示只有一个方向。 c_0 是shape(num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size)的张量, 保存着batch中每个元素的初始化细胞状态的Tensor。h_0,c_0如果不提供那么默认是。
输出output, (h_n, c_n)
output的shape(seq_length,batch_size,num_directions*hidden_size),(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数)。保存最后一层的输出的Tensor。h_n (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): Tensor保存着LSTM最后一个时间步的隐状态。c_n (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): Tensor保存着LSTM最后一个时间步的细胞状态。
LSTM模型参数:
LSTM — PyTorch 2.3 documentation
LSTM的结构解释
MATLAB神经网络---lstmLayerLSTM 长短期记忆神经网络-CSDN博客
