【机器学习300问】124、什么是LSTM？LSTM的基本结构是怎样的？

news2024/10/7 2:25:11

长短期记忆网络（LSTM）是一种解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的方法，有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。

一、什么是LSTM？

LSMT全称为长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决长期依赖的问题，即在处理序列数据时能够记住较长时间间隔的信息。RNNs通过在序列中每个时间步传递隐藏状态来保留过去信息，但它在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了它记忆远距离信息的能力

位于序列后端的was和were的选择取决于前面的名词是单数还是复数，图中的序列还比较短，但若是对长序列而言，记忆cat的单复数就显得非常关键。

二、LSTM的基本结构

LSTM的基本结构由四个主要组件构成：输入门、遗忘门、输出门以及记忆细胞（也称为细胞状态）。还有一个额外的概念是候选记忆状态，它是新信息被考虑加入到细胞状态之前的形式。下面先把LSTM的网络模型图放出来，有助于理解这四个组件。

为了更加直观的展示LSTM的结构，我把B站UP主梗直哥丶的视频截取出来给大家看，强烈推荐大家去看他的视频，讲的非常好。

（1）输入门

输入门（Input Gate）记为 $i_t$ ，是决定当前输入中哪些部分应当被更新到细胞状态。它使用一个sigmoid函数来产生一个0到1之间的值，表示新信息的多少应该被“记忆”。数学表达式为：

$i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$

$\tilde{C}_t = \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)$

其中 $W_i$ 和 $W_C$ 分别是输入门和候选细胞状态的权重矩阵， $b_i$ 和 $b_C$ 是对应的偏置项。 $x_t$ 是当前时间步的输入。 $\tilde{C_t}$ 是候选细胞状态。

（2）遗忘门

遗忘门（Forget Gate）记为 $f_t$ ，是确定细胞状态中哪些信息应当被遗忘。同样使用sigmoid函数，决定过往记忆的重要性，值接近1表示大部分保留，接近0表示大部分遗忘。数学表达式为：

$f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$

其中 $\sigma$ 是sigmoid激活函数， $W_f$ 是遗忘门的权重矩阵， $b_f$ 是遗忘门的偏置项， $h_{t-1}$ 是上一个时间步的隐藏状态， $x_t$ 是当前时间步的输入。

（3）细胞状态

细胞状态（Cell State）记为 $C_t$ ，是LSTM的核心，一个能够存储长期信息的向量。它通过点积运算结合遗忘门和前一时间步的细胞状态，以及输入门和一个新的候选记忆状态来更新。候选记忆状态是由当前输入和一个输入的权重矩阵通过tanh激活函数得到的。数学表达式为：

$C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t$

候选细胞状态，记为 $\tilde{C}_t$ ，是在每个时间步中，当前输入 $x_t$ 和前一隐藏状态 $h_{t-1}$ 的信息经过处理生成了一个候选细胞状态，该候选细胞状态包含可能加入长期状态的信息。

隐藏状态，记为 $h_t$ ，包含了当前时间步的输出信息，它是基于细胞状态的过滤输出，输出门控制着细胞状态中的哪些信息会传输到隐藏状态，然后用于输出或传递到下一个时间步。

（4）输出门

输出门（Output Gate）记为 $o_t$ ，是控制细胞状态中哪些信息应当被用于生成当前时间步的输出。它结合了sigmoid函数（决定哪些细胞状态的内容应该输出）和tanh函数（对选定的记忆进行缩放，确保输出在-1到1之间）。数学表达式为：

$o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$

$h_t = o_t * \tanh(C_t)$

其中 $W_o$ 是输出门的权重矩阵， $b_o$ 是输出门的偏置项。 $h_{t-1}$ 是上一个时间步的隐藏状态， $x_t$ 是当前时间步的输入。

三、LSTM和GRU的区别与联系

LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变种，目的是解决标准RNN中的梯度消失问题，并更好地捕捉长期依赖关系。下面是它们之间的一些关键区别与联系

（1）联系

共同目标：LSTM和GRU都被设计来改善标准RNN在处理长期依赖问题上的能力，通过引入门控机制来控制信息的遗忘和更新。
门控机制：两者都使用门（gate）来调节信息流，允许网络选择性地忘记旧信息或记住新信息。
解决梯度消失：它们都能有效缓解梯度消失问题，从而在序列数据建模中表现得更为稳定和强大。

（2）区别

① 门的数量和结构

LSTM拥有三个门：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate），以及一个细胞状态（cell state）和隐藏状态（hidden state）。遗忘门决定哪些旧信息被遗忘，输入门控制新信息的接纳程度，输出门则决定细胞状态中多少信息将被用于生成隐藏状态。
GRU简化了结构只有两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate）。重置门决定在处理新输入时，多少以前的信息应该被“重置”或遗忘；更新门则同时控制着旧信息的保留和新信息的加入。