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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。
LSTM 的结构包含以下几个关键组件
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。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。细胞状态cell state用于在不同时间步之间传递和存储信息。输出门output gate决定细胞状态对当前时间步的输出影响程度。隐藏状态hiddenstate当前时间步的输出也是下一个时间步的输入。
LSTM内部工作原理 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。
1、计算遗忘门的值()。2、 计算当前时刻的输入结点()g_((t))()W_((xg))(h)W_((hg))()W_((cg))分别是输入数据和上一时刻LSTM 单元输出的权值 3、计算输入门 (input gate) 的值()i_((t))。输入门用来控制当前输入数据对记忆单元状态值的影响。 4、计算当前时刻记忆单元的状态值()c_((t))。 5、计算输出门()o_((t))。输出门用来控制记忆单元状态值的输出。 6、最后计算LSTM单元的输出。
长短期记忆神经网络(LSTM)的计算公式 双向长短期记忆神经网络
双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的计算公式 Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM
它是传统长短期记忆网络Long Short-Term Memory, LSTM的一种扩展形式结合了正向LSTM和反向LSTM来获取更完整的上下文信息。从而通过BiLSTM可以更好的捕捉双向的语义依赖.
BiLSTM通过添加一个反向层来实现双向读取。具体而言它使用两个LSTM网络一个按照正向顺序处理输入序列另一个按照反向顺序处理输入序列。这样在每个时间步骤每个LSTM单元都能够同时访问前面和后面的上下文信息。
