LSTM（Long Short-Term Память) сеть Модель — рекурсивная нейронная сеть, широко используемая при обработке. естественного языка、распознавание речи、обработка изображения и другие области. Эта статья будет из Базовой структура LSTM、метод обучения、Подробное введение в сценарии применения и другие аспекты.

Введение в LSTM (длинная краткосрочная память)

В области искусственного интеллекта применяются рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Сеть (RNN) — важная модель нейронной сети. Он имеет память, может обрабатывать последовательность данных и широко используется в обработке естественного языка, распознавании речи, обработке изображений и других областях. LSTM (длинный Short-Term Memory)сеть — это специальная RNN, которая может решить проблемы исчезновения и взрыва градиента, существующие в традиционной RNN, тем самым улучшая обработку данных. длинной последовательности。Эта статья начнется с Базовая структура LSTM、метод обучения、Подробное введение в сценарии применения и другие аспекты.。

Базовая структура LSTM

LSTMсеть Модель была предложена Хохрайтером и Шмидхубером в 1997 году. По сравнению с традиционным RNN,ЛСТМсеть Модель представляет три воротных устройства,Это входные ворота, ворота забывания и выходные ворота.,Это обеспечивает избирательное запоминание информации. Давайте подробно представим Базовую структуру LSTM.

1. Ячейка памяти

LSTMсеть МодельизЯдро – это ячейка памяти, отвечающая за хранение и передачу информации.。Ячейка памяти состоит из линейного блока и нелинейного блока.。线性单元是一个简单из加法器,Используется для добавления ячеек памяти предыдущего момента и ввода текущего момента. Нелинейный элемент — сигмовидная функция.,Используется для управления потоком информации.

2. Входные ворота

输入门用于控制信息из输入。он состоит изОн состоит из сигмовидной функции и операции скалярного произведения. Сигмовидная функция используется для преобразования входной информации в значение от 0 до 1.,Операция скалярного произведения используется для умножения входной информации на выход сигмоидной функции. Выход входного вентиля будет добавлен в ячейку памяти.

3. Забудьте о воротах

遗忘门用于控制信息из遗忘。он состоит из一个Он состоит из сигмовидной функции и операции скалярного произведения. Сигмовидная функция используется для преобразования ячеек памяти предыдущего момента и ввода текущего момента в значения между 0 и 1.,Операция умножения точек используется для умножения ячейки памяти предыдущего момента на результат сигмоидальной функции. Выходной сигнал шлюза забывания будет вычтен из ячейки памяти.

4. Выходной вентиль

输出门用于控制信息из输出。Он состоит из сигмовидной функции и операции скалярного произведения. Сигмовидная функция используется для преобразования ячеек памяти в текущий момент и ввода в текущий момент в значение от 0 до 1.,Операция скалярного произведения используется для умножения ячейки памяти в текущий момент на результат сигмоидальной функции. Выход выходного вентиля будет использоваться как выход текущего момента.

метод обучения LSTM

LSTMсеть Модельизметод обучения与传统изRNNсходство,Все принятыАлгоритм обратного распространения。существовать Алгоритм обратного распространениясередина,Нам нужно рассчитать градиент функции потерь относительно параметров сети. Но из-за наличия вентильного блока в LSTMсеть Модель,Расчет градиента более сложен. Чтобы решить эту проблему,Мы можем использовать метод, называемый «взвешивание обратного распространения ошибки».

反向传播加权из核心思想是将Градиент закрытого блока умножается на вес, увеличивая его вклад в градиент.Конкретно,Мы можем умножить выход закрытого блока на вход закрытого блока.,чтобы набрать вес,Просто умножьте его на градиент закрытого блока.

Сценарии применения LSTM

Сетевые модели LSTM широко используются в обработке естественного языка, распознавании речи, обработке изображений и других областях. Давайте представим сценарии применения LSTM в этих областях.

1. Обработка естественного языка

При обработке естественного языка сетевые модели LSTM можно использовать для таких задач, как классификация текста, анализ настроений и машинный перевод. Моделируя текстовые последовательности, LSTM может фиксировать долгосрочные зависимости в тексте, тем самым повышая точность модели.

2. Распознавание голоса

При распознавании речи сетевая модель LSTM может использоваться для моделирования акустических моделей и языковых моделей. Совместно моделируя речевые сигналы и языковые модели, LSTM может повысить точность распознавания речи.

3. Обработка изображений

При обработке изображений сетевая модель LSTM может использоваться для таких задач, как аннотация изображений и генерация изображений. Моделируя последовательности изображений, LSTM может фиксировать долгосрочные зависимости в изображениях, тем самым повышая точность модели.

Подвести итог

Сетевая модель LSTM — это специальная RNN, которая может решить проблемы исчезновения и взрыва градиента, существующие в традиционных RNN.,чтобы лучше справитьсяданные длинной последовательности。Эта статья начинается с Базовая структура LSTM、метод обучения、Сценарии применения и другие аспекты представлены подробно.。希望本文能够为读者提供全面изLSTMсистема знаний,Чтобы лучше применять в реальных сценариях.