深度学习与PyTorch入门实战 - 51. LSTM原理

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• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档系统阐述了LSTM（长短时记忆网络）在PyTorch中的工作原理。核心内容包括：RNN在处理长期依赖时的局限性，LSTM通过细胞状态（Cell State）和门控机制（包括输入门、遗忘门和输出门）来保护和控制信息的流动，从而解决长期依赖问题。详细介绍了LSTM的输入门和细胞状态更新机制，输出门的决策过程以及整个网络的结构与操作，如神经网络层、点wise操作等。

AI总结

### 总结

以下是对文档《深度学习与PyTorch入门实战 - 51. LSTM原理》的核心内容进行的总结：

#### 1. **RNN的长期依赖问题**
传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时，会遇到长期依赖问题。虽然RNN能够利用之前的信息进行预测，但在处理需要更多上下文的情况时，其表现可能不够理想。例如：
- 预测句子中的下一个词时，短期依赖可能足够。
- 但在需要更多上下文的情况下（如“I grew up in France...IsSpeak fluent Fryremn.”），长期依赖的处理能力不足。

#### 2. **LSTM的核心思想**
长短时记忆网络（LSTM）通过引入门控机制（Gates）来解决长期依赖问题。LSTM的核心是**细胞状态（Cell State）**，通过三个门控（Input Gate、Forget Gate和Output Gate）来控制信息的流动。具体机制如下：

- **门控机制**：
- **遗忘门（Forget Gate）**：决定遗忘多少信息，通过sigmoid函数输出0到1的值，用于乘以旧的细胞状态。
- **输入门（Input Gate）**：决定哪些新信息需要加入到细胞状态中，包含两个部分：
- 一个sigmoid层选择需要更新的部分。
- 一个tanh层生成候选值，通过乘以sigmoid的输出来得到最终的新信息。
- **输出门（Output Gate）**：决定输出哪些内容，通过sigmoid层选择需要输出的细胞状态部分，并结合tanh归一化后的细胞状态生成最终输出。

- **细胞状态更新**：
- 旧细胞状态乘以遗忘门的输出，决定遗忘的信息。
- 新的候选值（由输入门生成）被加入到细胞状态中。
- 细胞状态的更新完成后，通过输出门控制输出。

#### 3. **LSTM的结构**
- LSTM的重复模块包含四个交互层，而传统RNN只有单个层。这使得LSTM能够更灵活地处理信息。
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