什么是长短时记忆网络(LSTM)

AI解读 5个月前 硕雀
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什么是长短时记忆网络LSTM

长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出,旨在解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。

LSTM的核心思想是通过引入三个门(门控机制)来控制信息的流动:输入门、遗忘门和输出门。这些门能够精细地调节单元状态(cell state),从而使得网络能够在长期间隔内有效地保持信息。具体来说:

  1. 单元状态:LSTM的单元状态类似于一个输送带,它直接沿着整个链运行,只有一些小的线性相互作用。信息可以很容易地保持不变地流动下去。
  2. 门控机制
    • 输入门:决定哪些新的信息被添加到单元状态中。
    • 遗忘门:决定哪些旧的信息被从单元状态中移除。
    • 输出门:决定当前时刻的输出值是基于单元状态的多少。

LSTM的设计使其能够捕捉长期依赖关系,并且在许多领域如语音识别自然语言处理和时序预测等任务中表现出色。此外,LSTM还引入了“peephole”连接,进一步增强了其性能。

LSTM通过其独特的结构设计和门控机制,成功地解决了传统RNN在处理长序列数据时的难题,成为深度学习中一种非常重要的模型.

来源:www.aiug.cn
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