LSTM介紹

一、LSTM介紹

長短時記憶網路（Long Short-Term Memory，簡稱LSTM）是一種常用的循環神經網路模型。在循環神經網路中，LSTM是一種特殊的模型，由於其在序列數據處理方面表現優異，LSTM被廣泛應用於自然語言處理、時間序列預測等領域。

LSTM是1987年由Jürgen Schmidhuber和Sepp Hochreiter提出的，是一種處理序列數據的遞歸神經網路。在LSTM中，每個神經元可以記住上一階段的處理狀態，這種狀態信息是通過一個稱為記憶單元（Memory cell）的結構來實現。

二、LSTM神經網路

LSTM神經網路由輸入門（input gate）、輸出門（output gate）、遺忘門（forget gate）和記憶單元（memory cell）等部分組成，如下圖：

             -----------------
             |               |
             v               |
        ------------   ------------
        | 輸入門     |   |遺忘門   |
        ------------   ------------
             |               |
             v               v
        ------------   ------------
        | 記憶單元   |   | 長期輸出 |
        ------------   ------------
             |               |
             v               v
        ------------   ------------
        | 輸出門     |   | 短期輸出 |
        ------------   ------------
             |               |
             v               |
             -----------------

在每個時間步長，LSTM都會輸出當前的短期輸出和長期輸出，以及更新內部狀態。輸入門決定哪些信息需要輸入模型內部，遺忘門決定哪些信息需要被遺忘或重置。

三、LSTM演算法流程圖

下面是LSTM的演算法流程圖：

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

在每個時間步長，模型會接收來自上一個時間步長的輸入$h_{t−1}$和當前時間步長的新輸入$x_t$。然後，模型會使用LSTM單元來計算輸出$h_t$和內部狀態，該狀態可以傳遞到下一個時間步長。

四、LSTM公式

LSTM包含以下數學公式：

輸入門 i_t = σ(x_t · W_i + h_{t-1} · U_i + b_i )
遺忘門 f_t = σ(x_t · W_f + h_{t-1} · U_f + b_f )
長期記憶 c_t = f_t · c_{t-1} + i_t · tanh(x_t · W_c + h_{t-1} · U_c + b_c )
輸出門 o_t = σ(x_t · W_o + h_{t-1} · U_o + b_o )
短期輸出 h_t = o_t · tanh(c_t)

其中，$\sigma$是Sigmoid非線性激活函數，tanh是雙曲正切非線性激活函數。

五、LSTM單元

LSTM單元是LSTM模型的核心組成部分之一。它由記憶單元、輸入門、輸出門和遺忘門組成。在LSTM中，記憶單元存儲「長期記憶」，而門控機制可以控制記憶的輸入和輸出。

下面是LSTM單元的計算流程：

------------------ c_{t-1} ---------------------
                |          ^
                v     決策   |
----------->遺忘門------------->c_t
                |          ^
                v     決策   |
--------->輸入門-------------->c_t
    |           |          ^
    |           v     決策   |
    ------->輸出門------------>h_t

六、LSTM和GRU的區別

長短時記憶網路和門控循環單元（Gated Recurrent Unit，簡稱GRU）都是一類遞歸神經網路模型，不同之處在於它們各自的門控機制的複雜度和模型的結構。

LSTM和GRU模型的主要區別在於門控機制的複雜度和模型的結構。LSTM包含了輸入門、輸出門和遺忘門，而GRU只包含了更新門和複位門。

七、LSTM網路結構圖

下面是一個LSTM網路結構圖：

              第一層
                |
                v
       -------------  LSTM單元
       |               |
       v               v
       LSTM單元  -------------   
       |               |
       v               v
       LSTM單元   LSTM單元
           .          .
           .          .
           .          .

八、LSTM神經網路流程圖

在LSTM神經網路中，演算法的計算流程如下：

       數據
         |
         v
  -------------
  |           |
  v           v
  LSTM單元    LSTM單元
  |           |
  v           v
  ...        ...
  |           |
  v           v
  LSTM單元    LSTM單元
  |           |
  v           v
  -------------
         |
         v
  輸出預測值

九、LSTM神經網路適合做什麼

LSTM神經網路適用於處理時間序列數據，包括語音識別、自然語言處理、股票預測等。

十、LSTM神經網路訓練界面

下面是一個LSTM神經網路訓練界面的示例代碼：

<html>
  <head>
    <title>LSTM神經網路訓練界面</title>
  </head>
  <body>
    <h1>LSTM神經網路訓練界面</h1>
    <form action="train.php" method="POST">
      <label>輸入數據</label>
      <input type="text" name="input_data">
      <br>
      <label>輸出數據</label>
      <input type="text" name="output_data">
      <br>
      <label>隱藏層神經元數量</label>
      <input type="number" name="hidden_neurons">
      <br>
      <label>訓練輪數</label>
      <input type="number" name="epochs">
      <br>
      <button type="submit">訓練</button>
    </form>
  </body>
</html>

上面的代碼演示了一個簡單的HTML表單頁面，可用於訓練LSTM神經網路模型。用戶可以輸入訓練數據、輸出數據和其他訓練參數，然後提交表單並使用PHP腳本進行訓練。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/270073.html