算法金 | LSTM 原作者帶隊，一個強大的算法模型殺回來了

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時間拉回 2019 年，有「計算機界諾貝爾獎」之稱圖靈獎獲得者公布，深度學習三巨頭：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 眾望所歸。

圖靈獎為何不頒給LSTM之父Jürgen Schmidhuber？作為AI界特立獨行的人，Schmidhuber與深度學習三巨頭有過口水戰(zhàn)，并現(xiàn)場對質GAN的提出者，可謂得罪了一圈人。

20 世紀 90 年代，長短時記憶（LSTM）方法引入了恒定誤差選擇輪盤和門控的核心思想。三十多年來，LSTM 經(jīng)受住了時間的考驗，并為眾多深度學習的成功案例做出了貢獻。然而，以可并行自注意力為核心 Transformer 橫空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其風光不再。

當人們都以為 Transformer 在語言模型領域穩(wěn)坐江山的時候，LSTM 又殺回來了 —— 這次，是以 xLSTM 的身份。

5 月 8 日，LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上傳了 xLSTM 的預印本論文。

LSTM：「這次重生，我要奪回 Transformer 拿走的一切�！� 今天，我們就來 說說 前任 - LSTM

（by Michael Phi）

各位[大俠]，歡迎來到 LSTM 的世界。LSTM，全稱 Long Short-Term Memory，是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），旨在解決 RNN 中的長期依賴問題。它在時間序列預測、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。接下去我們從以下幾個方面展開：

1. LSTM 的定義和基本概念
2. LSTM 的核心原理
3. LSTM 的實現(xiàn)
4. LSTM 的實際應用案例

1. LSTM 的定義和基本概念

1.1 基本定義

LSTM 是一種改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），專門用于解決傳統(tǒng) RNN 中的長期依賴問題。RNN 在處理序列數(shù)據(jù)時，能夠利用前面的信息，但是當序列過長時，信息會逐漸丟失。而 LSTM 通過引入記憶單元（Memory Cell）和門控機制（Gate Mechanisms），有效地解決了這一問題。

1.2 相關術語解釋

• 記憶單元（Memory Cell）：LSTM 的核心組件，用于存儲長期信息。
• 輸入門（Input Gate）：控制哪些新的信息需要加入到記憶單元中。
• 遺忘門（Forget Gate）：決定哪些信息需要從記憶單元中刪除。
• 輸出門（Output Gate）：決定記憶單元的哪部分輸出到下一個時間步。

1.3 重要性和應用場景

LSTM 在許多領域有廣泛的應用，包括但不限于：

• 自然語言處理（NLP）：如文本生成、機器翻譯和語音識別。
• 時間序列預測：如股市預測和氣象預報。
• 機器人控制：處理連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)，進行運動規(guī)劃。

LSTM 的設計使其能夠有效地捕捉和利用長期依賴關系，顯著提高了序列數(shù)據(jù)處理的性能和效果。

2. LSTM 的核心原理

2.1 數(shù)學表達式

接下來我們看一下 LSTM 的數(shù)學表達式。LSTM 包含三個門：輸入門、遺忘門和輸出門。每個門都有自己的權重和偏置，用于控制信息的流動。

2.2 直觀解釋

• 輸入門：決定當前輸入信息中，哪些部分需要加入到記憶單元中。
• 遺忘門：決定當前記憶單元中的哪些信息需要丟棄。
• 輸出門：決定記憶單元中的哪些信息需要輸出到下一個時間步。

2.3 關鍵概念圖示

讓我們通過一個圖示來直觀地理解 LSTM 的工作原理。下圖展示了 LSTM 單元的內部結構：

在圖中可以看到，輸入門、遺忘門和輸出門共同作用于記憶單元，控制信息的存儲和傳遞。

通過這種門控機制，LSTM 能夠有效地記住長時間跨度的信息，從而在處理序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。

3. LSTM 的實現(xiàn)

3.1 基礎實現(xiàn)代碼示范

現(xiàn)在我們來看看如何在 Python 中實現(xiàn) LSTM。我們將使用 Keras 這個高層次神經(jīng)網(wǎng)絡庫來進行實現(xiàn)。首先，我們需要準備數(shù)據(jù)集，這里我們自己造一個結合武俠元素的數(shù)據(jù)集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 生成武俠元素的數(shù)據(jù)集
def generate_data(num_sequences, sequence_length):
    data = []
    for _ in range(num_sequences):
        sequence = np.random.choice(['少林', '武當', '峨眉', '華山', '昆侖'], size=sequence_length)
        data.append(sequence)
    return data

# 將文本數(shù)據(jù)轉換為數(shù)字
def text_to_numeric(data):
    mapping = {'少林': 0, '武當': 1, '峨眉': 2, '華山': 3, '昆侖': 4}
    numeric_data = []
    for sequence in data:
        numeric_data.append([mapping[item] for item in sequence])
    return numeric_data

# 數(shù)據(jù)集生成
data = generate_data(1000, 10)
numeric_data = text_to_numeric(data)

# 填充序列
X = pad_sequences(numeric_data, maxlen=10)
y = np.random.rand(1000, 1)  # 隨機生成一些標簽

# 構建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 訓練模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 可視化訓練結果
loss = model.history.history['loss']
plt.plot(loss)
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

3.2 進階實現(xiàn)

在基礎實現(xiàn)的基礎上，我們可以進一步優(yōu)化 LSTM 模型，例如增加層數(shù)、調整超參數(shù)等。

3.3 常見問題及解決方法

• 過擬合：可以使用正則化、Dropout 等技術。
• 梯度消失：適當調整學習率，使用更高級的優(yōu)化算法。

推薦閱讀往期文章：

詳解過擬合和欠擬合！

機器學習 10 大最優(yōu)化算法全面總結

4. LSTM 的實際應用案例

4.1 案例一：文本生成

在這一部分，我們將展示如何使用 LSTM 進行文本生成。我們將繼續(xù)使用武俠元素的數(shù)據(jù)集，通過訓練 LSTM 來生成類似風格的文本。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 生成武俠文本數(shù)據(jù)集
texts = [
    "少林武當峨眉華山昆侖",
    "武當少林昆侖華山峨眉",
    "峨眉少林華山昆侖武當",
    "昆侖峨眉少林武當華山",
    "華山昆侖峨眉少林武當"
]

# 創(chuàng)建文本 Tokenizer
tokenizer = Tokenizer(char_level=True)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

# 準備數(shù)據(jù)
X, y = [], []
for sequence in sequences:
    for i in range(1, len(sequence)):
        X.append(sequence[:i])
        y.append(sequence[i])
X = pad_sequences(X, maxlen=10)
y = np.array(y)

# 構建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 50, input_length=10))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 訓練模型
model.fit(X, y, epochs=200, verbose=2)

# 文本生成函數(shù)
def generate_text(model, tokenizer, seed_text, n_chars):
    result = seed_text
    for _ in range(n_chars):
        encoded = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        encoded = pad_sequences([encoded], maxlen=10, truncating='pre')
        predicted = np.argmax(model.predict(encoded), axis=-1)
        out_char = tokenizer.index_word[predicted[0]]
        seed_text += out_char
        result += out_char
    return result

# 生成新文本
seed_text = "少林"
generated_text = generate_text(model, tokenizer, seed_text, 20)
print(generated_text)

在這個示例中，我們生成了一些武俠風格的文本。通過訓練 LSTM 模型，我們可以生成類似風格的新文本，展示了 LSTM 在自然語言處理中的能力。

4.2 案例二：時間序列預測

在本例中，我們將使用 LSTM 進行時間序列預測，例如預測未來的天氣狀況。我們會先創(chuàng)建一個模擬的時間序列數(shù)據(jù)集，然后訓練 LSTM 模型進行預測。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 生成模擬時間序列數(shù)據(jù)
np.random.seed(7)
data = np.sin(np.linspace(0, 50, 500)) + np.random.normal(0, 0.1, 500)
sequence_length = 10

# 準備數(shù)據(jù)
X = []
y = []
for i in range(len(data) - sequence_length):
    X.append(data[i:i+sequence_length])
    y.append(data[i+sequence_length])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 調整數(shù)據(jù)形狀
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 構建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(sequence_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 訓練模型
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32, verbose=2)

# 預測結果
predicted = model.predict(X)

# 可視化結果
plt.plot(data, label='真實數(shù)據(jù)')
plt.plot(np.arange(sequence_length, sequence_length + len(predicted)), predicted, label='預測數(shù)據(jù)')
plt.legend()
plt.show()

在這個例子中，我們使用 LSTM 模型預測未來的時間序列值。可以看到，通過訓練 LSTM 模型，我們可以較為準確地預測未來的值。

[ 抱個拳，總個結 ]

在本文中，我們詳細探討了 LSTM 的定義、基本概念、核心原理、實現(xiàn)方法以及實際應用案例。

• 理解了 LSTM 的基本原理和數(shù)學表達式
• 掌握了 LSTM 的基礎和進階實現(xiàn)方法
• 了解了 LSTM 在文本生成和時間序列預測中的實際應

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