長短期記憶

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长短期记忆英语:Long Short-Term MemoryLSTM)是一种时间递归神经网络(RNN)[1],论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

LSTM的表现通常比时间递归神经网络隐马尔科夫模型(HMM)更好,比如用在不分段连续手写识别[2]。2009年,用LSTM构建的人工神经网络模型赢得过ICDAR手写识别比赛冠军。LSTM还普遍用于自主语音识别,2013年運用TIMIT自然演講資料庫達成17.7%錯誤率的紀錄。作为非线性模型,LSTM可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络

历史[编辑]

LSTM最早由Sepp HochreiterJürgen Schmidhuber于1997年提出。最初的版本包含了cells, input以及output gates。

结构[编辑]

LSTM的经典模型.

LSTM是一種含有LSTM區塊(blocks)或其他的一種類神經網路,文獻或其他資料中LSTM區塊可能被描述成智慧型網路單元,因為它可以記憶不定時間長度的數值,區塊中有一個gate能夠決定input是否重要到能被記住及能不能被輸出output。

右圖底下是四個S函數單元,最左邊函數依情況可能成為區塊的input,右邊三個會經過gate決定input是否能傳入區塊,左邊第二個為input gate,如果這裡產出近似於零,將把這裡的值擋住,不會進到下一層。左邊第三個是forget gate,當這產生值近似於零,將把區塊裡記住的值忘掉。第四個也就是最右邊的input為output gate,他可以決定在區塊記憶中的input是否能輸出 。

LSTM有很多个版本,其中一个重要的版本是GRU(Gated Recurrent Unit)[3],根据谷歌的测试表明,LSTM中最重要的是Forget gate,其次是Input gate,最次是Output gate[4]

训练方法[编辑]

為了最小化訓練誤差,梯度下降法(Gradient descent)如:應用時序性倒傳遞演算法英语Backpropagation through time,可用來依據錯誤修改每次的權重。梯度下降法在遞迴神經網路(RNN)中主要的問題初次在1991年發現,就是誤差梯度隨著事件間的時間長度成指數般的消失。當設置了LSTM 區塊時,誤差也隨著倒回計算,從output影響回input階段的每一個gate,直到這個數值被過濾掉。因此正常的倒傳遞類神經是一個有效訓練LSTM區塊記住長時間數值的方法。

应用[编辑]

参见[编辑]

完整阅读[编辑]

参考[编辑]

  1. ^ S. Hochreiter and J. Schmidhuber. Long short-term memory. Neural Computation, 9(8):1735–1780, 1997.
  2. ^ A. Graves, M. Liwicki, S. Fernandez, R. Bertolami, H. Bunke, J. Schmidhuber. A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 5, 2009.
  3. ^ Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[永久失效連結],Cho et al. 2014年。
  4. ^ 递归神经网络结构经验之谈,2015年。