人工智能之长短时记忆神经网络|亚美体育app最新版下载

前言：人工智能机器学习有关算法内容，人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）重返；3）聚类。今天我们重点探究一下宽短时记忆神经网络（LSTM）算法。

通过上一篇文章［人工智能之循环神经网络（RNN）］讲解，我们告诉，RNN是一类功能强大的人工神经网络算法，RNN一个最重要的优点在于，其需要在输出和输入序列之间的同构过程中利用上下文涉及信息。但是RNN不存在着梯度消失或梯度发生爆炸等问题。因此，为了解决问题上述问题，宽短时记忆神经网络（LSTM）问世了。

长短期记忆神经网络LSTM是一种类似的RNN，需要自学长年倚赖关系。由Hochreiter和Schmidhuber（1997）明确提出，在后期工作中又由许多人展开了调整和普及（除了完整作者之外，许多人为现代LSTM作出了贡献，不几乎统计资料：FelixGers（目前在谷歌的DeepMind供职），FredCummins，SantiagoFernandez，FelixGers（发明者了LSTM消逝门），JustinBayer（自动进化），DaanWierstra，JulianTogelius，FaustianGomez，MatteoGagliolo和AlexGraves）。LSTM在大量问题上效果出现异常出众，现在正在普遍用于。

LTSM概念：宽短时记忆神经网络LSTM（LongShort–TermMemory）是一种时间迭代神经网络，适合于处置和预测时间序列中间隔和延后比较较长的最重要事件。与其说宽短时记忆神经网络LSTM是一种循环神经网络，倒不如说是一个加强版的组件被放到了循环神经网络中。具体地说，就是把循环神经网络中说明了层的小圆圈换茁壮短时记忆的模块，如下图右图。LTSM本质：LSTM引进自循环的精妙构想，以产生梯度长时间持续流动的路径是初始LSTM模型的核心贡献。

其中一个关键拓展是使自循环的权推崇上下文而以定，而不是相同的。门控此自循环（由另一个隐蔽单元掌控）的权重，积累的时间尺度可以动态地转变。

LSTM循环网络除了外部的RNN循环外，还具备内部的LSTM细胞循环（自环）。LSTM通过故意的设计来防止长年倚赖问题。忘记长年的信息在实践中是LSTM的配置文件不道德，而非必须代价相当大代价才能取得的能力。

LSTM原理：LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中重新加入了一个辨别信息简单与否的“处理器”，这个处理器起到的结构被称作cell。一个cell当中被摆放了三扇门，分别叫作输出门、消逝门和输入门。

一个信息转入LSTM的网络当中，可以根据规则来辨别否简单。只有合乎算法证书的信息才不会留给，相符的信息则通过消逝门被消逝。说道一起无非就是一入二出的工作原理，却可以在重复运算下解决问题神经网络中长期不存在的大问题。

目前早已证明，LSTM是解决问题长序倚赖问题的有效地技术，并且这种技术的普适性十分低，造成带给的可能性变化十分多。各研究者根据LSTM争相明确提出了自己的变量版本，这竟然LSTM可以处置千变万化的横向问题。

LSTM深度剖析：LSTM有通过精心设计的称之为作为“门”的结构来除去或者减少信息到细胞状态的能力。门是一种让信息自由选择式通过的方法。

其包括一个sigmoid神经网络层和一个pointwise乘法操作者。Sigmoid层输入0到1之间的数值，叙述每个部分有多少量可以通过。0代表“不准任何量通过”，1就所指“容许给定量通过”！LSTM享有三个门（输出门，消逝门，输入门），来维护和掌控细胞状态。

标准LSTM：1）要求弃置信息：2）确认改版的信息：3）改版细胞状态：4）输入信息：LSTM的变体：1）peephole相连：2）coupled记得门和输出门：3）GRU（GatedRecurrentUnit）：LSTM应用于场景：LSTM早已在科技领域有了多种应用于。基于LSTM的系统可以自学翻译成语言、掌控机器人、图像分析、文档概要、语音辨识、图像识别、手写辨识、掌控聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、制备音乐等任务。2015年谷歌通过基于CTC训练的LSTM程序大幅度提高了安卓手机和其他设备中语音辨识的能力。百度也用于了CTC；苹果的iPhone在QucikType和Siri中用于了LSTM；微软公司不仅将LSTM用作语音辨识，还将这一技术用作虚拟世界对话形象分解和撰写程序代码等。

亚马逊Alexa通过双向LSTM在家中与用户交流，而谷歌用于LSTM的范围更为普遍，它可以分解图像字幕，自动恢复电子邮件，它包括在新的智能助手Allo中，也明显地提升了谷歌翻译成的质量。目前，谷歌数据中心的相当大一部分计算资源现在都在继续执行LSTM任务。结语：长短期记忆网络LSTM是一种时间迭代神经网络，适合于处置和预测时间序列中间隔和延后比较较长的最重要事件。

LSTM是用于RNN的一个进步。LSTM算法在人工智能之机器学习、翻译成语言、掌控机器人、图像分析、文档概要、语音辨识、图像识别、手写辨识、掌控聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、制备音乐等领域具有广泛应用。

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