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必看！一文看懂长短期记忆网络（LSTM）

创作时间:

作者:

@小白创作中心

必看！一文看懂长短期记忆网络（LSTM）

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/Code1994/article/details/145631949

循环神经网络（RNN）是处理序列数据的得力工具。然而，普通RNN在处理长序列时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生，它有效解决了这些问题，在诸多领域大放异彩。今天，就让我们一同深入了解LSTM。

长短期记忆网络（通常简称为“LSTM”）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系。这种网络最早是由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在1997年提出的，后来经过很多人进一步完善和推广。LSTM在各种问题上表现得非常出色，现在已经被广泛应用了。

LSTM的设计初衷就是为了避免长期依赖问题。它们天生就擅长记住长时间的信息，这并不是它们需要努力去学习的技能，而是它们的“本能”。

所有循环神经网络都有一个链式结构，由重复的神经网络模块组成。在普通的RNN中，这个重复模块的结构非常简单，比如只有一个tanh层。

LSTM也有这种链式结构，但它的重复模块和普通RNN不一样。它不是只有一个神经网络层，而是有四个，而且这四个层之间的互动方式特别独特。

别担心这些细节听起来有点复杂。我们下面会一步步详细讲解LSTM的图解。

一、基本架构和原理

LSTM的基本架构由一个细胞状态（Cell State）和三个门控结构组成，这三个门控分别是输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）。

LSTM的关键在于细胞状态（cell state），就是图上那条横着穿过顶部的线。

细胞状态就像是LSTM的“记忆高速公路”，它贯穿整个LSTM单元，能够在序列中传递长期信息。数据可以直接通过细胞状态在不同时间步之间传递，减少信息的丢失。

LSTM确实有能力从细胞状态中移除或者添加信息，但这个过程是由一种叫“门”的结构严格控制的。

简单来说，门的作用就是决定要不要让信息通过。它们是由一个S型神经网络层（sigmoid layer）和逐点乘法运算组成的。

S型神经网络层会输出介于0到1之间的数字，用来决定每部分信息该放多少过去。要是输出是0，那就是“啥都别放过去”；要是输出是1，那就是“全放过去”！

LSTM里有三个这样的门，专门用来保护和控制细胞状态。

输入门决定了当前输入的信息有多少将被存入细胞状态。它通过一个Sigmoid层和一个tanh层共同作用，Sigmoid层输出0到1之间的值，表示每个输入特征的重要性程度，tanh层则对输入数据进行变换，最终两者结果相乘，确定哪些新信息将被添加到细胞状态中。

遗忘门控制着细胞状态中哪些信息需要被遗忘。同样由Sigmoid层实现，输出值在0到1之间，0表示完全遗忘，1表示完全保留，通过与上一时刻的细胞状态相乘，决定保留或丢弃哪些历史信息。

输出门决定了细胞状态中的哪些信息将被输出。它先利用Sigmoid层确定细胞状态中哪些部分将被输出，再通过tanh层对细胞状态进行变换，最后两者结果相乘，得到最终的输出。

二、LSTM的逐步解析

LSTM的第一步是要决定从细胞状态里扔掉哪些信息。

1.遗忘门计算

这个决定是由一个叫“遗忘门层”的S型神经网络层来做的。它会看看上一个时间步的隐藏状态和当前的输入，然后对细胞状态里的每个数字输出一个0到1之间的值。1的意思是“完全保留这个”，0的意思是“完全扔掉这个”。

计算遗忘门的激活值：
对通过权重矩阵和偏置进行线性变换，再经过Sigmoid函数，。

1.输入门计算

下一步就是决定我们要把哪些新信息存到细胞状态里。这事儿分两步走。首先，一个叫“输入门层”的S型神经网络层会决定我们要更新哪些值。然后，一个tanh层会生成一组新的候选值，这些值可能会被加到状态里。在下一步，我们会把这两部分结合起来，更新细胞状态。

计算输入门的激活值：
首先，将当前输入和上一时刻的隐藏状态进行拼接，得到。
然后，通过权重矩阵和偏置进行线性变换，再经过Sigmoid函数，即。
计算候选细胞状态：
同样对进行线性变换，这次使用权重矩阵和偏置，再经过tanh函数，得到。

3.更新细胞状态

现在该把旧的细胞状态变成新的细胞状态。

之前的步骤都已经定好了该咋弄，咱就按那法子来就行啦。咱把旧状态乘以，这样就能把之前打算忘掉的信息给扔掉啦。然后呢，再加上，这就是新的候选值啦，这个候选值是根据我们之前决定的更新每个状态值的量来调整的哦。要是在语言模型里呢，这就是我们把旧主语的性别信息去掉，再添上些新信息的地方啦，这些事儿在之前的步骤里都已经定好咯。

计算当前时刻的细胞状态：
用上一时刻的细胞状态乘以遗忘门，表示遗忘部分历史信息，再加上输入门与候选细胞状态的乘积，即。

4.输出门计算

最后，我们得决定要输出啥。这个输出是基于我们的细胞状态的，但会是一个经过筛选的版本哦。首先呢，我们运行一个 S 型函数层，它会决定我们要输出细胞状态的哪些部分。然后呢，我们把细胞状态通过 tanh 函数（这样可以把值推到 -1 到 1 之间），再把它和 S 型函数门的输出相乘，这样我们就只输出我们决定输出的部分啦。

计算输出门的激活值：
对通过权重矩阵和偏置进行线性变换，再经过Sigmoid函数，。
计算当前时刻的隐藏状态：
先对细胞状态通过tanh函数进行变换，再乘以输出门，即。

三、优缺点

优点

长期记忆能力：LSTM能够有效地处理长序列数据中的长期依赖关系，通过门控机制选择性地记忆和遗忘信息，避免了梯度消失或梯度爆炸问题，这使得它在处理语音识别、自然语言处理等需要长期记忆的任务中表现出色。
适应性强：可以处理不同长度的序列数据，在各种领域都有广泛的应用，无论是文本、语音还是时间序列数据等。
鲁棒性好：相比普通RNN，LSTM对噪声和异常值具有更好的鲁棒性，能够在数据质量不太理想的情况下依然保持较好的性能。

缺点

计算复杂度高：由于LSTM包含多个门控结构和复杂的计算过程，其计算量较大，训练时间较长。在处理大规模数据和实时性要求较高的任务时，可能会面临一定的挑战。
调参困难：LSTM有较多的超参数，如隐藏层大小、学习率、权重初始化等，这些超参数的设置对模型性能有较大影响，需要花费大量时间和精力进行调参。
过拟合风险：如果模型结构过于复杂，而训练数据量相对较少时，LSTM可能会出现过拟合现象，导致模型在测试集上的性能下降。

四、相关案例代码

下面我们用Python和Keras库来实现一个简单的LSTM模型，用于预测正弦波时间序列。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正弦波数据
time_steps = 50
data = []
for i in range(1000):
    x = np.sin(np.linspace(i, i + time_steps, time_steps))
    data.append(x)
data = np.array(data)
data = np.reshape(data, (data.shape[0], data.shape[1], 1))
data = torch.FloatTensor(data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

input_size = 1
hidden_size = 50
output_size = 1
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 50
for epoch in range(num_epochs):
    outputs = model(train_data)
    loss = criterion(outputs, train_data[:, -1, :])
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 预测
with torch.no_grad():
    train_predict = model(train_data)
    test_predict = model(test_data)
train_predict = train_predict.numpy()
test_predict = test_predict.numpy()
train_data = train_data.numpy()
test_data = test_data.numpy()

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(np.arange(train_size), train_data[:, -1, 0], label='Train Data')
plt.plot(np.arange(train_size, train_size + len(test_data)), test_data[:, -1, 0], label='Test Data')
plt.plot(np.arange(train_size), train_predict[:, 0], label='Train Prediction', linestyle='--')
plt.plot(np.arange(train_size, train_size + len(test_data)), test_predict[:, 0], label='Test Prediction', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了正弦波时间序列数据，然后将其划分为训练集和测试集。接着构建了一个简单的LSTM模型，包含一个LSTM层和一个全连接层。通过编译和训练模型，最后对训练集和测试集进行预测，并将结果可视化。

长短期记忆网络（LSTM）凭借其独特的架构和强大的功能，在人工智能领域发挥着重要作用。希望通过本文的介绍，能让大家对LSTM有更深入的理解，激发大家在相关领域的探索和实践。