LSTM学习记录

一.从RNN谈起
相信接触过深度学习的朋友们应该十分清楚BP神经网络和CNN了。今天主要总结下RNN模型。
1.为什么提出RNN模型？
传统的神经网络模型输入输出有事相互独立的，有些连续性的任务无法解决。比如图像上的猫和狗等内容是分隔开的，但在一些自然语言处理问题上，输入和输出是不独立的。eg:我是中国人，我的母语是_____。在这个任务中，输出不仅依赖于输入，还和之前的一部分信息有关。
传统的神经网络无法解决输出对输入和之前信息的依赖关系，所以提出RNN（循环神经网络）。通过RNN可以解决“记忆”问题。
二.RNN的结构

• Xt是t时刻的输入
• St是t时刻的记忆，St=f(UXt+WS_t-1),f可以是tanh等。St只保存了前一时间点上的信息。但不能保存之前的所有信息。
• Ot是t时刻的输出
• RNN的整个神经网络都共享一组参数(U,V,W),极大减小了需要训练和预估的参数量
  三.双向RNN
  有些情况下，当前输入不仅取决于前一时刻，可能与下一时刻也有关。所以有进一步发展了双向RNN
  四.LSTM
  为解决RNN记忆能力的问题，进一步提出LSTM模型。LSTM和RNN大体结构相同，区别是：
• 记忆细胞经过改造
• 需要记忆的信息会一直传递，不需要记忆的会被“门”截断
  
  
  五.LSTM的关键问题总结
  1.细胞状态（cell state）
  细胞状态类似于传送带。直接在真个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面传输保持不变。
  2.LSTM如何控制细胞状态
  通过“门”让信息选择性通过，来去除或增加信息到细胞状态。包含一个sigmoid神经网络层和一个pointwise乘法操作。sigmoid层输出0-1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。0表示不允许任何量通过，1表示允许任意量通过。
  
  3.LSTM中的几个关键的“门”操作
• 忘记门
• 决定从细胞状态中丢弃什么信息
  比如完形填空中填“他”或者“她”的问题。细胞状态可能包含当前主语的类别，当我们看到新的代词没我们希望忘记旧的代词

• 决定放什么新信息到细胞状态中
  sigmoid层决定什么值需要更新
  tanh层创建一个新的候选值向量
  上述2步视为状态更新做准备
  
• 更新细胞状态

将C_t-1更新为Ct
把旧状态与ft相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息
加上i_t*Ct。这就是新的候选值，根据我们更新每个状态的程度进行变化

最后

以上就是外向眼神为你收集整理的LSTM学习记录的全部内容，希望文章能够帮你解决LSTM学习记录所遇到的程序开发问题。

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