LSTM介绍

一、LSTM介绍

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种常用的循环神经网络模型。在循环神经网络中，LSTM是一种特殊的模型，由于其在序列数据处理方面表现优异，LSTM被广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。

LSTM是1987年由Jürgen Schmidhuber和Sepp Hochreiter提出的，是一种处理序列数据的递归神经网络。在LSTM中，每个神经元可以记住上一阶段的处理状态，这种状态信息是通过一个称为记忆单元（Memory cell）的结构来实现。

二、LSTM神经网络

LSTM神经网络由输入门（input gate）、输出门（output gate）、遗忘门（forget gate）和记忆单元（memory cell）等部分组成，如下图：

             -----------------
             |               |
             v               |
        ------------   ------------
        | 输入门     |   |遗忘门   |
        ------------   ------------
             |               |
             v               v
        ------------   ------------
        | 记忆单元   |   | 长期输出 |
        ------------   ------------
             |               |
             v               v
        ------------   ------------
        | 输出门     |   | 短期输出 |
        ------------   ------------
             |               |
             v               |
             -----------------

在每个时间步长，LSTM都会输出当前的短期输出和长期输出，以及更新内部状态。输入门决定哪些信息需要输入模型内部，遗忘门决定哪些信息需要被遗忘或重置。

三、LSTM算法流程图

下面是LSTM的算法流程图：

      h_{t-1}          x_t
         |              |
     -------------------------
     |                       |
     v                       v
  LSTMCell_t                LSTMCell_t-1
     |                       |
     v                       v
     h_t                     h_{t-1}

在每个时间步长，模型会接收来自上一个时间步长的输入$h_{t−1}$和当前时间步长的新输入$x_t$。然后，模型会使用LSTM单元来计算输出$h_t$和内部状态，该状态可以传递到下一个时间步长。

四、LSTM公式

LSTM包含以下数学公式：

输入门 i_t = σ(x_t · W_i + h_{t-1} · U_i + b_i )
遗忘门 f_t = σ(x_t · W_f + h_{t-1} · U_f + b_f )
长期记忆 c_t = f_t · c_{t-1} + i_t · tanh(x_t · W_c + h_{t-1} · U_c + b_c )
输出门 o_t = σ(x_t · W_o + h_{t-1} · U_o + b_o )
短期输出 h_t = o_t · tanh(c_t)

其中，$\sigma$是Sigmoid非线性激活函数，tanh是双曲正切非线性激活函数。

五、LSTM单元

LSTM单元是LSTM模型的核心组成部分之一。它由记忆单元、输入门、输出门和遗忘门组成。在LSTM中，记忆单元存储“长期记忆”，而门控机制可以控制记忆的输入和输出。

下面是LSTM单元的计算流程：

------------------ c_{t-1} ---------------------
                |          ^
                v     决策   |
----------->遗忘门------------->c_t
                |          ^
                v     决策   |
--------->输入门-------------->c_t
    |           |          ^
    |           v     决策   |
    ------->输出门------------>h_t

六、LSTM和GRU的区别

长短时记忆网络和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）都是一类递归神经网络模型，不同之处在于它们各自的门控机制的复杂度和模型的结构。

LSTM和GRU模型的主要区别在于门控机制的复杂度和模型的结构。LSTM包含了输入门、输出门和遗忘门，而GRU只包含了更新门和复位门。

七、LSTM网络结构图

下面是一个LSTM网络结构图：

              第一层
                |
                v
       -------------  LSTM单元
       |               |
       v               v
       LSTM单元  -------------   
       |               |
       v               v
       LSTM单元   LSTM单元
           .          .
           .          .
           .          .

八、LSTM神经网络流程图

在LSTM神经网络中，算法的计算流程如下：

       数据
         |
         v
  -------------
  |           |
  v           v
  LSTM单元    LSTM单元
  |           |
  v           v
  ...        ...
  |           |
  v           v
  LSTM单元    LSTM单元
  |           |
  v           v
  -------------
         |
         v
  输出预测值

九、LSTM神经网络适合做什么

LSTM神经网络适用于处理时间序列数据，包括语音识别、自然语言处理、股票预测等。

十、LSTM神经网络训练界面

下面是一个LSTM神经网络训练界面的示例代码：

<html>
  <head>
    <title>LSTM神经网络训练界面</title>
  </head>
  <body>
    <h1>LSTM神经网络训练界面</h1>
    <form action="train.php" method="POST">
      <label>输入数据</label>
      <input type="text" name="input_data">
      <br>
      <label>输出数据</label>
      <input type="text" name="output_data">
      <br>
      <label>隐藏层神经元数量</label>
      <input type="number" name="hidden_neurons">
      <br>
      <label>训练轮数</label>
      <input type="number" name="epochs">
      <br>
      <button type="submit">训练</button>
    </form>
  </body>
</html>

上面的代码演示了一个简单的HTML表单页面，可用于训练LSTM神经网络模型。用户可以输入训练数据、输出数据和其他训练参数，然后提交表单并使用PHP脚本进行训练。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/270073.html