算法金 | LSTM 原作者帶隊(duì)，一個(gè)強(qiáng)大的算法模型殺回來(lái)了

大俠幸會(huì)，在下全網(wǎng)同名「算法金」 0 基礎(chǔ)轉(zhuǎn) AI 上岸，多個(gè)算法賽 Top 「日更萬(wàn)日，讓更多人享受智能樂(lè)趣」

時(shí)間拉回 2019 年，有「計(jì)算機(jī)界諾貝爾獎(jiǎng)」之稱圖靈獎(jiǎng)獲得者公布，深度學(xué)習(xí)三巨頭：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 眾望所歸。

圖靈獎(jiǎng)為何不頒給LSTM之父Jürgen Schmidhuber？作為AI界特立獨(dú)行的人，Schmidhuber與深度學(xué)習(xí)三巨頭有過(guò)口水戰(zhàn)，并現(xiàn)場(chǎng)對(duì)質(zhì)GAN的提出者，可謂得罪了一圈人。

20 世紀(jì) 90 年代，長(zhǎng)短時(shí)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(lái)，LSTM 經(jīng)受住了時(shí)間的考驗(yàn)，并為眾多深度學(xué)習(xí)的成功案例做出了貢獻(xiàn)。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(fēng)光不再。

當(dāng)人們都以為 Transformer 在語(yǔ)言模型領(lǐng)域穩(wěn)坐江山的時(shí)候，LSTM 又殺回來(lái)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(yù)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(lái) 說(shuō)說(shuō) 前任 - LSTM

（by Michael Phi）

各位[大俠]，歡迎來(lái)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(luò)（RNN），旨在解決 RNN 中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。它在時(shí)間序列預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。接下去我們從以下幾個(gè)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(shí)現(xiàn)
4. LSTM 的實(shí)際應(yīng)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(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），專門用于解決傳統(tǒng) RNN 中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。RNN 在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能夠利用前面的信息，但是當(dāng)序列過(guò)長(zhǎng)時(shí)，信息會(huì)逐漸丟失。而 LSTM 通過(guò)引入記憶單元（Memory Cell）和門控機(jī)制（Gate Mechanisms），有效地解決了這一問(wèn)題。

1.2 相關(guān)術(shù)語(yǔ)解釋

• 記憶單元（Memory Cell）：LSTM 的核心組件，用于存儲(chǔ)長(zhǎng)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(gè)時(shí)間步。

1.3 重要性和應(yīng)用場(chǎng)景

LSTM 在許多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于：

• 自然語(yǔ)言處理（NLP）：如文本生成、機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別。
• 時(shí)間序列預(yù)測(cè)：如股市預(yù)測(cè)和氣象預(yù)報(bào)。
• 機(jī)器人控制：處理連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

LSTM 的設(shè)計(jì)使其能夠有效地捕捉和利用長(zhǎng)期依賴關(guān)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(xué)表達(dá)式

接下來(lái)我們看一下 LSTM 的數(shù)學(xué)表達(dá)式。LSTM 包含三個(gè)門：輸入門、遺忘門和輸出門。每個(gè)門都有自己的權(quán)重和偏置，用于控制信息的流動(dòng)。

2.2 直觀解釋

• 輸入門：決定當(dāng)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(dāng)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(gè)時(shí)間步。

2.3 關(guān)鍵概念圖示

讓我們通過(guò)一個(gè)圖示來(lái)直觀地理解 LSTM 的工作原理。下圖展示了 LSTM 單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)：

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(chǔ)和傳遞。

通過(guò)這種門控機(jī)制，LSTM 能夠有效地記住長(zhǎng)時(shí)間跨度的信息，從而在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。

3. LSTM 的實(shí)現(xiàn)

3.1 基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)代碼示范

現(xiàn)在我們來(lái)看看如何在 Python 中實(shí)現(xiàn) LSTM。我們將使用 Keras 這個(gè)高層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。首先，我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，這里我們自己造一個(gè)結(jié)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(dāng)', '峨眉', '華山', '昆侖'], size=sequence_length)
        data.append(sequence)
    return data

# 將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字
def text_to_numeric(data):
    mapping = {'少林': 0, '武當(dāng)': 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(jī)生成一些標(biāo)簽

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

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

3.2 進(jìn)階實(shí)現(xiàn)

在基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)一步優(yōu)化 LSTM 模型，例如增加層數(shù)、調(diào)整超參數(shù)等。

3.3 常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法

• 過(guò)擬合：可以使用正則化、Dropout 等技術(shù)。
• 梯度消失：適當(dāng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使用更高級(jí)的優(yōu)化算法。

推薦閱讀往期文章：

詳解過(guò)擬合和欠擬合！

機(jī)器學(xué)習(xí) 10 大最優(yōu)化算法全面總結(jié)

4. LSTM 的實(shí)際應(yīng)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(jìn)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(guò)訓(xùn)練 LSTM 來(lái)生成類似風(fēng)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(dāng)峨眉華山昆侖",
    "武當(dāng)少林昆侖華山峨眉",
    "峨眉少林華山昆侖武當(dāng)",
    "昆侖峨眉少林武當(dāng)華山",
    "華山昆侖峨眉少林武當(dāng)"
]

# 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(zhǔn)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(gòu)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(xùn)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(gè)示例中，我們生成了一些武俠風(fēng)格的文本。通過(guò)訓(xùn)練 LSTM 模型，我們可以生成類似風(fēng)格的新文本，展示了 LSTM 在自然語(yǔ)言處理中的能力。

4.2 案例二：時(shí)間序列預(yù)測(cè)

在本例中，我們將使用 LSTM 進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)，例如預(yù)測(cè)未來(lái)的天氣狀況。我們會(huì)先創(chuàng)建一個(gè)模擬的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，然后訓(xùn)練 LSTM 模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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(shí)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(zhǔn)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(diào)整數(shù)據(jù)形狀
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

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

# 預(yù)測(cè)結(jié)果
predicted = model.predict(X)

# 可視化結(jié)果
plt.plot(data, label='真實(shí)數(shù)據(jù)')
plt.plot(np.arange(sequence_length, sequence_length + len(predicted)), predicted, label='預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)')
plt.legend()
plt.show()

在這個(gè)例子中，我們使用 LSTM 模型預(yù)測(cè)未來(lái)的時(shí)間序列值�？梢钥吹�，通過(guò)訓(xùn)練 LSTM 模型，我們可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的值。

[ 抱個(gè)拳，總個(gè)結(jié) ]

在本文中，我們?cè)敿?xì)探討了 LSTM 的定義、基本概念、核心原理、實(shí)現(xiàn)方法以及實(shí)際應(yīng)用案例。

• 理解了 LSTM 的基本原理和數(shù)學(xué)表達(dá)式
• 掌握了 LSTM 的基礎(chǔ)和進(jìn)階實(shí)現(xiàn)方法
• 了解了 LSTM 在文本生成和時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的實(shí)際應(yīng)

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[ 算法金，碎碎念 ]

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