lstm具有什么特点

LSTM结构的文章，实在是太多了，小Dream哥本来是不想再讲的。出于文章完整性和系统性的考虑，这里还是将LSTM的模型结构和前向传播过程列一下。

lstm模型的优缺点 lstm模型调参lstm模型的优缺点 lstm模型调参


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可以看到LSTM的结构要比RNN的复杂的多，其主要是增加了细胞状态和3个门结构。看上去比较复杂，同学们先不要着急，下面我们一步一步来讲一讲LSTM的结构。

如上图，细胞状态C_t横向穿过，看起来像一条传送带，只是经过了少量的线性变化，因此状态容易保持下来。

上图是LSTM的个门，遗忘门。这个门根据输入信息(h_t-1和x_t)决定要忘记细胞状态C_t-1的哪些部分。

接下来是信息更新门，决定了细胞状态C_t，它分为两个部分。

步，根据输入信息，用tanh产生该时刻需要更新到细胞状态中的内容；用sigmoid函数产生更新的比例。

LSTM是一个应用广泛的模型，但随着Attention机制的提出，transfomer开始作为一种更为强大的特征抽取模型，开始横扫各大NLP任务的榜单。不出意外，transformer将会取代RNN及其衍生(LSTM GRU)模型，成为NLP中，、为强大的特征抽取模型。

对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。

自然语言处理（NLP）是一种涉及文本和语言的计算机应用技术，随着深度学习的发展，神经网络模型在NLP领域中得到了广泛的应用。根据不同的NLP任务和数据集，可以选择不同的神经网络模型结构。但是，基于目前的研究和应用经验，可以总结出一些适用于NLP问题的神经网络模型结构。

循环神经网络（RNN）：RNN是一种经典的神经网络模型结构，可以处理序列化输入的数据，例如文本、音频和视频等。在NLP领域，RNN被广泛应用于自然语言生成、文本分类、情感分析、机器翻译等任务，主要优势在于能够处理动态变化的输入序列和长距离依赖关系。

长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是RNN的一种变体，能够有效地解决RNN训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM在NLP领域中被广泛应用于自然语言生成、机器翻译、情感分析等任务，主要优势在于能够处理长距离依赖关系和动态变化的输入序列。

卷积神经网络（）：是一种广泛应用于图像处理领域的神经网络模型结构，可以提取图像中的特征信息。在NLP领域，被应用于文本分类、情感分析等任务，主要优势在于能够提取局部和全局的特征信息。

注意力机制（Attention）：注意力机制是一种神经网络模型结构，能够在处理序列化输入时，将重点放在与当前任务相关的部分上。在NLP领域，注意力机制被广泛应用于机器翻译、自然语言生成等任务，主要优势在于能够有效处理长距离依赖关系和对输入序列中重要信息的聚焦。

总之，在NLP领域，不同的神经网络模型结构有其各自的优点和适用范围，需要根据具体任务的要求和数据集的特点进行选择。同时，还需要考虑模型的训练效率和计算复杂度等因素，以便充分利用计算资源和提高模型性能。

在做语音识别时，RNN和各有什么优缺点

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1 个回答

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YJango

YJango

日本会津大学人机界面实验室 博士在读

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long dependence方面是LSTM的优势。

比如句子“我在日本生活过五年，我可以说流利的日语”， 单向LSTM可以在之前所说内容的基础上对当前内容进行判断，可以照顾到日本与日语之间的关系。双向LSTM还可以基于未来的内容判断当前内容。主要是这种判断可以在整个句子之间进行。

同时如果用LSTM做回归的话，输出不需要做后续处理就非常平滑。

的语音识别的特征（feature）通常是是频谱图（spectrogram），类似识别的处理方式。同样也可以利用filter size，基于过去和未来的信息判断当前内容。但由于size固定，long dependence方面不如LSTM。不过可以同一信息用不同的feature m

直观理解LSTM（长短时记忆网络）

长短时神经网络是一种特殊的递归神经网络，所谓递归神经网络就是网络能够解决时间序列问题的预测。所谓递归神经网络就是网络中具有循环结构。递归神经网路从某种程度来说和传统的神经网络并非完全不同。可以将递归神经网络想象成有多层相同网络结构的神经网络，每一层将信息传递给下一层（以下借鉴一些十分易懂的）：

上述是为了便于理解网络送展示的示意图，实际上网络结构只是上图左边的一小块。

普通的RNN没有办法解决需要长时记忆的功能。比如试图预测“I grew up in France… I speak fluent French.”中后一个词。近信息显示下一个词可能是一门语言的名字，但是如果我们想要缩小选择范围，我们需要包含“法国”的那段上下文，从前面的信息推断后面的单词。相关信息与预测位置的间隔很大是完全有可能的。然而RNNs并没有办法解决这种问题。

LSTM作为效果比较好的递归神经网络，拥有者对长时时间序列问题很好的解决能力。

LSTM也有这样的链式结构，但其重复模块内部的机构不同。具体如下：

之下说明一下内部四个网络的具体意义。

主要分为： 单元状态 + 门限。

单元状态：让信息以不变的方式向下流动，相当于一个传送带，但传送带上的东西会随着他通过每一个重复模块基于当时的输入有所增减。

门限：有能力向单元状态增加或者剔除信息的管理机构，相当于传送带上放东西或者拿走东西的那个人。在LSTM中由sigmoid函数和乘法加法来控制这个过程。

上图通过当前时间的输入和前一个时间的输出来通过sigmoid函数来使得单元状态乘以这个sigmoid函数的输出。若sigmoid函数输出0则该部分信息需要被遗忘，反之该部分信息继续在单元状态中继续传下去。

该门限功能是更新旧的单元状态。之前的遗忘门限层决定了遗忘或者添加哪些信息，由该门限层来执行实现。

后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。首先，我们运行一个sigmoid层来决定单元状态中哪些部分需要输出。然后我们将单元状态输入到tanh函数（将值转换成-1到1之间）中，然后乘以输出的sigmoid门限值，所以我们只输出了我们想要输出的那部分。

上面提到的是非常常规的LSTM网络，LSTM有许多不同的变种，下面来介绍几种。

就是使用耦合遗忘和输入门限。我们不单独决定遗忘哪些、添加哪些新信息，而是一起做出决定。在输入的时候才进行遗忘。在遗忘某些旧信息时才将新值添加到状态中。

它将遗忘和输入门限结合输入到单个“更新门限”中。同样还将单元状态和隐藏状态合并，并做出一些其他变化。所得模型比标准LSTM模型要简单，这种做法越来越流行。

lstm是什么

LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。

LSTM模型的核心是由门控单元（Gate Units）和记忆单元（Memory Units）构成的。其中门控单元主要负责控制信息是否流经，以此控制信息的输入、输出和遗忘；而记忆单元主要记录和保存历史状态的信息，并通过门控单元的调节实现信息的筛选、保留与更新。

相比于传统RNN，LSTM可以更好地处理长时序列数据，使得我们能够更有效地对文本、音频、视频等序列数据进行建模，从而在自然语言处理、语音识别、图像描述等领域获得了广泛的应用。