长短时记忆（LSTM）网络入门

人工智能

2023-09-27 03:32:04

长短时记忆网络：深入剖析其原理与应用

前言

在神经网络领域，循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的非凡能力而备受推崇。然而，传统RNN却饱受梯度消失和梯度爆炸的困扰。长短时记忆（LSTM）网络应运而生，巧妙地解决了这些缺陷，为我们提供了处理长期依赖关系的强劲工具。

LSTM 的工作原理

LSTM 网络的核心单元是由记忆单元、输入门、遗忘门和输出门组成的。这些组件协同合作，共同完成数据的存储、更新和输出任务。

记忆单元（Cell State）： 它是 LSTM 的记忆中心，负责保存长期信息。
输入门（Input Gate）： 它决定了哪些新信息将被添加到记忆单元中。
遗忘门（Forget Gate）： 它负责控制哪些旧信息将从记忆单元中遗忘。
输出门（Output Gate）： 它决定了记忆单元中的哪些信息将作为输出。

LSTM 网络的工作流程如下：

输入门： 输入门接收输入数据和前一时刻的隐藏状态，决定哪些新信息将被纳入记忆单元。
遗忘门： 遗忘门以相同的方式决定哪些旧信息将被遗忘。
记忆单元： 新旧信息的更新和融合发生在记忆单元中。
输出门： 输出门控制着记忆单元信息的输出。

Keras 实现 LSTM

Keras，一个广受欢迎的高级神经网络 API，极大地简化了 LSTM 网络的构建和训练过程。以下代码示例展示了如何使用 Keras 实现 LSTM：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=100, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))