DL - LSTM
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LSTM 长短记忆网络
LSTM 是 RNN 的升级版，应用更广泛。
解决的问题：
增加控制参数C，保留有价值的信息；
C 可以看做一个权重列表：[0, 0.1, 0.8, 1] 舍弃，小部分保留，大部分保留，全部保留。
LSTM 的重点是 控制参数怎么更新
如何训练C参数？
门是一种让信息选择式通过的方法
Sigmoid 神经网络层和一乘法操作
Sigmoid 公式：
g
(
z
)
=
1
1
+
e
−
z
g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}
g(z)=1+e−z1
Sigmoid 在负无穷到正无穷的范围类，数值在 0–1 之间；
描述每个部分多少量可以通过，0代表不允许任何量通过，1 代表允许任何量通过。
1、决定丢弃信息
- h t − 1 h_{t-1} ht−1：上一层中间结果；
- x t x_t xt：当前数据；
- σ \sigma σ：激活函数；
- f t f_t ft：所有值在 0-1 范围之间。 f t f_t ft 和 C t − 1 C_{t-1} Ct−1 组合，乘法操作，决定丢弃什么信息。
$ f_{t}=\sigma (W_{f} \cdot [h_{t-1}, x_{t} ]+b_{f} )$
2、确定要更新的信息
- i t i_{t} it 要保留下来的新信息
- C t C_{t} Ct 新数据形成的控制参数
$i_{t} = \sigma (W_{i} \cdot [h_{t-1}, x_{t} ] + b_{i} ) $
C ~ t = tanh ( W C ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b C ) \tilde{C}_{t} = \tanh (W_{C} \cdot [h_{t-1}, x_{t}]+b_{C} ) C~t=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC)
3、更新细胞状态
$C_{t} = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_{t} $
4、输出信息
- o t o_t ot：什么都没忘，全留下的信息
- h t h_t ht：输出值
- C t C_t Ct：更新完的结果
o t = σ ( W o [ h t − 1 , x t ] + b o ) o_t = \sigma (W_o [h_{t-1}, x_t] + b_o) ot=σ(Wo[ht−1,xt]+bo)
h t = o t ∗ t a n h ( C t ) h_t = o_t * tanh(C_t) ht=ot∗tanh(Ct)
参考资料
- 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764
标签：DL,tanh,信息,ht,LSTM,sigma,Ct 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45390999/article/details/116605540