4.6.长短期记忆网络(LSTM)

news2024/9/20 1:14:22

长短期记忆网络(LSTM)

长短期记忆网络的设计灵感来自于计算机的逻辑门。长短期记忆网络引入了记忆元（memory cell），或简称为单元（cell）。有些文献认为记忆元是隐状态的一种特殊类型，它们与隐状态具有相同的形状，其设计目的是用于记录附加的信息。

1.门控记忆元

为了控制记忆元，我们需要许多门。其中一个门用来从单元中输出条目，我们将其称为输出门（output gate）。另外一个门用来决定何时将数据读入单元，我们将其称为输入门（input gate）。我们还需要一种机制来重置单元的内容，由遗忘门（forget gate）来管理，这种设计的动机与门控循环单元相同，能够通过专用机制决定什么时候记忆或忽略隐状态中的输入。

1.1.输入门、忘记门和输出门

在这里插入图片描述

忘记门：将值朝0减少
输入门：决定是否忽略掉输入数据
输出门：决定是否使用隐状态

计算方法如下：
$I_t = \sigma(X_tW_{xi}+H_{t-1}W_{hi}+b_i)\\ F_t = \sigma(X_tW_{xf}+H_{t-1}W_{hf}+b_f)\\ O_t = \sigma(X_tW_{xo}+H_{t-1}W_{ho}+b_o)$

1.2.候选记忆元

在这里插入图片描述

与上述三道门计算方法类似，但使用tang函数作为激活函数：
$\hat{C}_t = tanh(X_t W_{xc}+H_{t-1}W_{hc}+b_c)$

决定当前输入的重要性

1.3. 记忆元

在这里插入图片描述

$C_t = F_t\odot C_{t-1}+I_t\odot \hat{C}_t$

遗忘门控制保留多少过去的记忆元 $C_{t-1}$ 的内容，按元素乘法

1.4 隐状态

在这里插入图片描述

$H_t = O_t\odot tanh(C_t)$
输出门发挥作用，决定是否将当前信息传递出去

2.代码实现

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)

def get_lstm_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device)*0.01

    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    W_xi, W_hi, b_i = three()  # 输入门参数
    W_xf, W_hf, b_f = three()  # 遗忘门参数
    W_xo, W_ho, b_o = three()  # 输出门参数
    W_xc, W_hc, b_c = three()  # 候选记忆元参数
    # 输出层参数
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    # 附加梯度
    params = [W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc,
              b_c, W_hq, b_q]
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params


def init_lstm_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),
            torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device))


def lstm(inputs, state, params):
    [W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc, b_c,
     W_hq, b_q] = params
    (H, C) = state
    outputs = []
    for X in inputs:
        I = torch.sigmoid((X @ W_xi) + (H @ W_hi) + b_i)
        F = torch.sigmoid((X @ W_xf) + (H @ W_hf) + b_f)
        O = torch.sigmoid((X @ W_xo) + (H @ W_ho) + b_o)
        C_tilda = torch.tanh((X @ W_xc) + (H @ W_hc) + b_c)
        C = F * C + I * C_tilda
        H = O * torch.tanh(C)
        Y = (H @ W_hq) + b_q
        outputs.append(Y)
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H, C)

vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_lstm_params,
                            init_lstm_state, lstm)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

'''简洁实现'''
num_inputs = vocab_size
lstm_layer = nn.LSTM(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(lstm_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)