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lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，誰知道什么是matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么用

來源：整理 時(shí)間：2023-09-06 08:54:28 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，誰知道什么是matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么用

是一些已經(jīng)封裝好的工具箱，可以參考一下help中的實(shí)例，也可以參考一些網(wǎng)上已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例程序包。

誰知道什么是matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么用

2，lstm是什么

LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其全稱為“長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一種改進(jìn)形式，在解決傳統(tǒng)RNN在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸等問題方面表現(xiàn)更加優(yōu)異。LSTM模型的核心是由門控單元（Gate Units）和記憶單元（Memory Units）構(gòu)成的。其中門控單元主要負(fù)責(zé)控制信息是否流經(jīng)，以此控制信息的輸入、輸出和遺忘；而記憶單元主要記錄和保存歷史狀態(tài)的信息，并通過門控單元的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)信息的篩選、保留與更新。相比于傳統(tǒng)RNN，LSTM可以更好地處理長時(shí)序列數(shù)據(jù)，使得我們能夠更有效地對文本、音頻、視頻等序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，從而在自然語言處理、語音識別、圖像描述等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。

lstm是什么

3，lstm和external memory的區(qū)別

LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）是一種時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，論文首次發(fā)表于1997年。由于獨(dú)特的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，LSTM適合于處理和預(yù)測時(shí)間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。
沒看懂什么意思？

lstm和external memory的區(qū)別

4，深度學(xué)習(xí)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的

藍(lán)海大腦深度學(xué)習(xí)高性能計(jì)算液冷工作站研究人員表示：第一要明確的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所處理的單位全部都是：向量下面就解釋為什么你會看到訓(xùn)練數(shù)據(jù)會是矩陣和張量常規(guī)feedforward 輸入和輸出：矩陣輸入矩陣形狀：(n_samples, dim_input)輸出矩陣形狀：(n_samples, dim_output)注：真正測試/訓(xùn)練的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出就是向量而已。加入n_samples這個(gè)維度是為了可以實(shí)現(xiàn)一次訓(xùn)練多個(gè)樣本，求出平均梯度來更新權(quán)重，這個(gè)叫做Mini-batch gradient descent。 如果n_samples等于1，那么這種更新方式叫做Stochastic Gradient Descent (SGD)。Feedforward 的輸入輸出的本質(zhì)都是單個(gè)向量。常規(guī)Recurrent (RNN/LSTM/GRU) 輸入和輸出：張量輸入張量形狀：(time_steps, n_samples, dim_input)輸出張量形狀：(time_steps, n_samples, dim_output)

5，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有推理能力嗎

首先推理是用以知來解讀未知，在用證據(jù)來加強(qiáng)對未知答案的確定，這個(gè)事情就是這么發(fā)展的 ，而不是像1+1就是等于2這樣肯定，想要肯定只能是用相關(guān)的線索來加強(qiáng)確定， 而LSTM神經(jīng)網(wǎng)路的性質(zhì)就是，1+1就是等于2，這樣樓主能理解嗎？也就是說它是不含推理能力的。
沒有

6，lstm具有什么特點(diǎn)

LSTM（Long Short-Term Memory）是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。 LSTM 已經(jīng)在科技領(lǐng)域有了多種應(yīng)用?；?LSTM 的系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)翻譯語言、控制機(jī)器人、圖像分析、文檔摘要、語音識別圖像識別、手寫識別、控制聊天機(jī)器人、預(yù)測疾病、點(diǎn)擊率和股票、合成音樂等等任務(wù)。工作原理LSTM區(qū)別于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一個(gè)判斷信息有用與否的“處理器”，這個(gè)處理器作用的結(jié)構(gòu)被稱為cell。一個(gè)cell當(dāng)中被放置了三扇門，分別叫做輸入門、遺忘門和輸出門。一個(gè)信息進(jìn)入LSTM的網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，可以根據(jù)規(guī)則來判斷是否有用。只有符合算法認(rèn)證的信息才會留下，不符的信息則通過遺忘門被遺忘。說起來無非就是一進(jìn)二出的工作原理，卻可以在反復(fù)運(yùn)算下解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中長期存在的大問題。目前已經(jīng)證明，LSTM是解決長序依賴問題的有效技術(shù)，并且這種技術(shù)的普適性非常高，導(dǎo)致帶來的可能性變化非常多。各研究者根據(jù)LSTM紛紛提出了自己的變量版本，這就讓LSTM可以處理千變?nèi)f化的垂直問題。

7，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)找出輸入與輸出之間得權(quán)值關(guān)系（近似），然后利用這樣的權(quán)值關(guān)系進(jìn)行仿真，例如輸入一組數(shù)據(jù)仿真出輸出結(jié)果，當(dāng)然你的輸入要和訓(xùn)練時(shí)采用的數(shù)據(jù)集在一個(gè)范疇之內(nèi)。例如預(yù)報(bào)天氣：溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出利用歷史得輸入輸出關(guān)系訓(xùn)練出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后利用這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況當(dāng)然這樣的例子不夠精確，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得典型應(yīng)用了。希望采納！

8，淺談LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

姓名：程祖晗 學(xué)號：19021210938 【嵌牛導(dǎo)讀】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）由大量相互連接的神經(jīng)元或稱節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)中的大量加權(quán)連接，將數(shù)據(jù)進(jìn)行相互通信，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶特性。在常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，各個(gè)層之間的所有神經(jīng)元彼此連接，但層間神經(jīng)元不連接，即不能對前后位置具有一定關(guān)系的系列化數(shù)據(jù)進(jìn)行更有效的分析，無法學(xué)習(xí)序列數(shù)據(jù)中前后樣本的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。為了優(yōu)化此問題，多方研究提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且為了解決長距離依賴的問題，出現(xiàn)了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。本篇就LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡單的講解。 【嵌牛鼻子】LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 【嵌牛正文】LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用了門控算法，即增加了一個(gè)狀態(tài) 來保存長期的狀態(tài)，此算法在學(xué)習(xí)時(shí)既能掌握長距離依賴又能選擇性地遺忘信息防止過載。因此在當(dāng)前時(shí)刻下，LSTM 的單個(gè)神經(jīng)元中共有三個(gè)輸入，分別是當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸入值 、LSTM 隱含層上一時(shí)刻的輸出值 以及上一時(shí)刻的單元狀態(tài) ?，F(xiàn)研究其模型的建立過程。 LSTM是改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示， 為輸入樣本， 為輸出樣本， 為LSTM單元輸出。 分別為樣本個(gè)數(shù)，輸出樣本個(gè)數(shù)及神經(jīng)元個(gè)數(shù)。即： 模型中需要初始化的參數(shù)有 、 、 、 、 。 遺忘門限 決定了當(dāng)前時(shí)刻的神經(jīng)元狀態(tài) 中保存了多少上一時(shí)刻的神經(jīng)元狀態(tài) ： 輸入門限 決定了當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸入 有多少保留到當(dāng)前時(shí)刻的神經(jīng)元狀態(tài) ，同時(shí)計(jì)算當(dāng)前輸出的神經(jīng)元狀態(tài) 。 輸出門限 限制了神經(jīng)元狀態(tài) 對 的作用： 最后輸出的預(yù)測結(jié)果為： ，其中 為偏移量。 與 WNN 不同，RNN 的反向誤差值包括兩個(gè)方面：一個(gè)是沿時(shí)間的反向傳播，即當(dāng)前時(shí)刻開始后的每個(gè)時(shí)刻的誤差；一個(gè)是將層間的誤差值傳遞。設(shè) LSTM 單元的輸出值為 ，定義 時(shí)刻的誤差項(xiàng)為： （1）誤差項(xiàng)沿時(shí)間的反向傳遞 根據(jù)上式得到 時(shí)刻的 ，即 因此 。且由前向計(jì)算可知： （2）層間傳遞 假設(shè)當(dāng)前為第 層，定義 層的誤差項(xiàng)為：因此 由前可計(jì)算出各權(quán)值對應(yīng)的梯度值，如下所示： 設(shè)置學(xué)習(xí)率 ，則示例如下所示： 模型建立完成，可利用此模型完成對數(shù)據(jù)的預(yù)測，其結(jié)果比常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更精確。 參考： http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

9，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的

每個(gè)時(shí)刻的輸入都是一個(gè)向量，它的長度是輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。在你的問題中，這個(gè)向量就是embedding向量。它的長度與時(shí)間步的個(gè)數(shù)（即句子的長度）沒有關(guān)系。每個(gè)時(shí)刻的輸出是一個(gè)概率分布向量，其中最大值的下標(biāo)決定了輸出哪個(gè)詞。
lstm的三個(gè)門輸出數(shù)字和向量的情況都有。門（input，forget，output）輸出的維度和cell狀態(tài)的維度一致即可。也就是說三個(gè)門的輸出分別控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。舉個(gè)例子，如果cell狀態(tài)的維度是1，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也都是1，那么三個(gè)門的輸出都是0-1之間的數(shù)字（選用sigmoid激活函數(shù)）；如果cell狀態(tài)的維度是n，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也分別都是n，那么三個(gè)門的輸出都是0-1之間的向量（選用sigmoid激活函數(shù)），且門輸出向量的維度都是n。

10，LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)用著分類器時(shí)， 一般輸出層有兩種方式確定： 1，m個(gè)，你的類別有三（漢字、字母、數(shù)字），所以輸出層神經(jīng)元數(shù)目為3個(gè)； 2，log2（m），即3或4個(gè)類別輸出層神經(jīng)元數(shù)目為2個(gè)，5至8個(gè)類別輸出層神經(jīng)元數(shù)目為3個(gè)，9至16個(gè)類別輸出層神經(jīng)元數(shù)目為4個(gè)。 實(shí)際上由你自己決定，你想幾個(gè)就幾個(gè)！
lstm的三個(gè)門輸出數(shù)字和向量的情況都有。門（input，forget，output）輸出的維度和cell狀態(tài)的維度一致即可。也就是說三個(gè)門的輸出分別控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。舉個(gè)例子，如果cell狀態(tài)的維度是1，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也都是1，那么三個(gè)門的輸出都是0-1之間的數(shù)字（選用sigmoid激活函數(shù)）；如果cell狀態(tài)的維度是n，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的維度也分別都是n，那么三個(gè)門的輸出都是0-1之間的向量（選用sigmoid激活函數(shù)），且門輸出向量的維度都是n。
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