电子商务网站硬件需求,松岗网站建设,商场设计总平面图,html页面跳转在深度学习中#xff0c;长短期记忆网络#xff08;LSTM, Long Short-Term Memory#xff09;是一种强大的循环神经网络#xff08;RNN#xff09;变体#xff0c;专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力#xff0c;广泛应用于自然语言处理…在深度学习中长短期记忆网络LSTM, Long Short-Term Memory是一种强大的循环神经网络RNN变体专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等任务中。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及其在多分类预测中的实现。
一、LSTM
LSTM由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出是一种能够有效避免传统RNN梯度消失或梯度爆炸问题的网络架构。与传统RNN不同LSTM通过引入记忆单元Cell State和门控机制Gate Mechanism实现了对长时间序列依赖信息的捕获和控制。
二、LSTM的核心结构与工作原理
LSTM的核心在于其结构中包含的三个门 输入门Input Gate控制新信息对记忆单元的更新程度。 遗忘门Forget Gate决定需要忘记的历史信息。 输出门Output Gate决定当前时间步需要输出的信息。
1. 记忆单元Cell State 记忆单元是LSTM中存储信息的核心组件其状态可以通过门控机制进行动态更新。 2. 遗忘门 遗忘门控制需要从记忆单元中移除的信息 3. 输入门 输入门决定新信息加入记忆单元的程度 4. 输出门 输出门决定隐藏状态的更新
三、LSTM的优势
解决梯度问题通过门控机制有效缓解梯度消失或爆炸问题。 强大的记忆能力能够记住序列中的长距离依赖信息。 广泛适用性在时间序列预测、文本分类、语音处理等任务中表现卓越。
四、LSTM部分代码与参数设置
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
rng(default);%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
% res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
L size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
P_train res(1: num_train_s, 1: L);
T_train res(1: num_train_s, L 1: end);
M size(P_train, 2);
P_test res(num_train_s 1: end, 1: L);
T_test res(num_train_s 1: end, L 1: end);
N size(P_test, 2);%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MiniBatchSize, 128, ... % 批大小MaxEpochs, 1000, ... % 最大迭代次数InitialLearnRate, 1e-2, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1, ... % 学习率下降因子LearnRateDropPeriod, 700, ... % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 0.1Shuffle, every-epoch, ... % 每次训练打乱数据集ValidationPatience, Inf, ... % 关闭验证Plots, training-progress, ... % 画出曲线Verbose, false);五、运行结果 六、代码与数据集下载
下载地址https://mbd.pub/o/bread/Z5yclJ9p
