AI算法:长短时记忆神经网络(LSTM)原理与实现

发布网友发布时间：2024-09-05 11:32

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热心网友时间：2024-10-21 06:33

AI算法中的长短时记忆神经网络(LSTM)是一种为处理时序数据设计的独特模型，解决了RNN中梯度消失的问题。LSTM通过细胞记忆单元和四个门机制，有效捕捉长期序列信息，实现更精确的预测。

深入理解：

LSTM的核心在于其细胞记忆状态和隐藏状态，它们共同存储了短期和长期信息，确保了信息在时间序列中的传递。其内部结构包括遗忘门、输入门、记忆细胞候选值、输出门、细胞状态和隐藏状态，每个都有其独特的公式定义。

前向传播过程中，输入数据、上一时刻的隐藏状态和记忆状态会被用于计算下一时刻的内存状态、隐藏状态和预测值。具体步骤通过公式描述，并在代码实现中得以体现。

反向传播则是梯度下降的关键步骤，通过从输出开始逆向计算梯度，更新模型参数以减小损失函数，确保模型性能提升。

在实践中，LSTM可以手写实现，如从头构建，或利用高级库如pytorch进行快速实现，为处理时序数据提供了强大工具。