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文档简介

高超

北京工商大学计算机与人工智能学院

神经网络理论及应用：长短时记忆网络长短时记忆网络(LSTM)2026/10/11BTBU-CIE2梯度消失：RNN表示长期依赖时，相对于短期相互作用的梯度幅值，长期相互作用的梯度幅值就会变得指数小，导致较长的记忆无法产生作用。解决方案：对RNN的隐藏单元进行改造，并引入门控，保留有用的记忆信息，截断无用的记忆信息，即为长短时记忆网络(LSTM)长短时记忆网络(LSTM)2026/10/11BTBU-CIE31.标准的长短时记忆网络2.长短时记忆网络的变体(门控循环单元，GRU)标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE4输入门：输入到细胞之间，控制输入权重遗忘门：细胞内部，控制遗忘权重输出门：细胞到输出之间，控制输出权重标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE5标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE6LSTM关键要素：细胞状态，其类似于传送带，直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE7细胞状态控制方式：门控，包括一个sigmoid神经网络层和一个乘法操作Sigmoid：输出0~1之间的概率值，0表示不允许任何量通过，1表示允许任意量通过标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE8遗忘门：决定从细胞状态中丢弃什么信息控制函数：

标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE9输入门：决定放什么新信息到细胞状态中控制函数：

标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE10控制函数：

标准的长短时记忆网络2026/10/11BTBU-CIE11输出门：决定输出细胞状态的哪些信息控制函数：

输出函数：门控循环单元2026/10/11BTBU-CIE12GRU单元结构门控循环单元2026/10/11BTBU-CIE13重置门:控制前一时刻的隐藏状态信息被写入到当前时刻候选隐藏状态上的程度控制函数：

门控循环单元2026/10/11BTBU-CIE14更新门:控制前一时刻的隐藏状态信息被写入到当前时刻隐藏状态上的程度控制函数：

门控循环单元2026/10/11BTBU-CIE15

LSTM和GRU对比分析2026/10/11BTBU-CIE16在结构上，LSTM有3个控制门，而GRU只有2个控制门，LSTM没有直接输出隐藏状态，而GRU直接输出隐藏状态。在性能上，GRU参数更少，因此更容易收敛，但是在数据集很大的情况下，LSTM的表达性能更好。小结2026/10/11BTBU-CIE171.标准的长短时记忆网络：缓解梯度消失问题2.门控循环单元：优化网络结构致谢本课程

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