【NLP】LSTM追根溯源

9月前作者：无水先生分类：Toy博客阅读(36) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【NLP】LSTM追根溯源。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、说明

对于LSTM鲜有人能说清楚其内部机制，就连相关的文档也少之又少，本篇主要针对LSTM的内部梯度传递关系，解析其逻辑原理，对于入门已久的专业人事，应该是难得的好文。对于初学者不必全通，能看个大概其也是有收获的。

二、示例

许多帖子已经详细讨论了 LSTM 的转发传递（例如，【NLP】理解LSTM的内在逻辑）。然而，经历反向传播的相对较少，数值示例更为罕见。我确实设法找到了一些好的资源，我认为值得深入研究更多细节。

其他博客讨论RNN，所以我不会深入讨论它们。相反，我将重点介绍：

前向传递：信息如何通过 LSTM
向后传递：梯度信息如何通过 LSTM 向后传播

让我们举一个非常简单的例子，通过正向传递和向后传递。我假设你以前见过反向传播。

三、基本知识

LSTM 代表长短期记忆。它由Hochreiter和Schmidhuber于1997年构思，此后由许多其他人进行了改进。LSTM 的目的是时间序列建模：如果您有输入序列，则可能需要将其映射到输出序列、标量值或类。 LSTM 可以帮助您做到这一点。整个 LSTM 模型（所有门和存储单元）称为 LSTM 单元。基本组件包括输入门、遗忘门（在原始 LSTM 之后添加）、输出门和存储单元。宽：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-520733.html

输入门允许新信息流入网络。它有参数

到了这里，关于【NLP】LSTM追根溯源的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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