从RNN到LSTM

RNN的引入

RNN：具有记忆的神经网络。
一个词汇表示成一个Vector

输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率

多层的

RNN的类别

两种Network

两边同时进行RNN

除了可以获取从头到尾的信息，还能获取从尾到头的信息。

LSTM

LSTM流程

简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。现在的所说的RNN就是LSTM。

**一个局部LSTM：**每个f(x)函数都是用的sigmoid函数，就是生成0~1的值来表示这个阀门的打开程度大小。
流程：输入向量，输入门(Input Gate)以一定概率控制输入输入，遗忘门(Forget Gata)一一定概率记住这个值，然后输出门(Output Gate)以一定概率输出。

LSTM的参数是普通神经网络的四倍

深入LSTM结构

1、首先使用LSTM的当前输入 $x^t$和上一个状态传递下来的$h^{（}t-1）$拼接经过线性激活函数训练得到四个状态。

RNN带来的梯度消失和梯度爆炸

RNN不好训练，因为梯度容易爆炸或者消失。
首先得明白RNN中梯度消失和平常的梯度消失不是一个概念。
RNN 所谓梯度消失的真正含义是，梯度被近距离梯度主导，导致模型难以学到远距离的依赖关系。
原因： 因为每次记忆都会覆盖上一次的值，长久的记忆下去，梯度被近距离梯度主导，远距离梯度很小，导致模型难以学到远距离的信息。

解决梯度消失的方法：LSTM

**原因：**一开始的LSTM没有遗忘门，也就是类似一个残差网络(ResNet)，上一次的数据完整的传给了下一次。后面产生遗忘门，每次都选择上次记忆的部分+这次的新值，不是直接覆盖。可以解决RNN中梯度消失的问题。

RNN的应用

最后

以上就是烂漫紫菜为你收集整理的从RNN到LSTM的全部内容，希望文章能够帮你解决从RNN到LSTM所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。