📌 什么是LSTM？

LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元解决传统RNN的梯度消失问题。它特别适合处理序列数据，例如文本生成、语言建模等任务。

🧠 LSTM的核心机制

  • 记忆门控：通过遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）动态控制信息流动
  • 细胞状态（Cell State）：作为信息传递的"高速公路"，保留长期依赖关系
  • 时间步处理：逐字符/词预测输出，保持上下文关联性

📚 实战案例：LSTM文本生成

import torch
from torch import nn

class TextGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim=128, hidden_dim=256):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
    
    def forward(self, x, hidden):
        embedded = self.embedding(x)
        output, hidden = self.lstm(embedded, hidden)
        prediction = self.fc(output)
        return prediction

📷 可视化示例

LSTM_网络结构

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⚠️ 注意事项

  • 需要大量标注数据进行训练
  • 可通过调整超参数优化生成效果
  • 建议结合注意力机制提升表现
sequence_modeling