LSTM 源码分析

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是深度学习中一种重要的循环神经网络（RNN）结构，常用于处理和预测序列数据。本文将对 LSTM 的源码进行分析，帮助读者更深入地理解其工作原理。

LSTM 基本概念

LSTM 由三个门结构组成：遗忘门、输入门和输出门。这三个门分别控制着信息在 RNN 中的流动。

• 遗忘门：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。
• 输入门：决定哪些信息应该被添加到细胞状态中。
• 输出门：决定细胞状态的输出。

源码分析

以下是 LSTM 源码的一个简单示例：

class LSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMCell, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self遗忘门 = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self输入门 = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self输出门 = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.tanh = nn.Tanh()
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x, hidden):
        h_t, c_t = hidden
        f_t = self.sigmoid(self遗忘门(torch.cat([x, h_t], dim=1)))
        i_t = self.sigmoid(self输入门(torch.cat([x, h_t], dim=1)))
        g_t = self.tanh(self输入门(torch.cat([x, h_t], dim=1)))
        o_t = self.sigmoid(self输出门(torch.cat([x, h_t], dim=1)))
        c_t = f_t * c_t + i_t * g_t
        h_t = o_t * self.tanh(c_t)
        return h_t, c_t

图片展示

LSTM 结构示意图

LSTM 单元示意图

扩展阅读

想了解更多关于 LSTM 的知识？请点击以下链接：

• LSTM 简介
• RNN 简介