Tensorflow :如果一个LSTM被“重用”于新的输入，它的隐藏状态会被重置吗？在一次向前传球中

，LSTM的隐藏状态会被保留并传递到下一个时间步。LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。它具有记忆单元和门控机制，可以有效地捕捉长期依赖关系。

当一个LSTM被“重用”于新的输入时，它的隐藏状态会被保留并传递到下一个时间步。这意味着之前的输入对当前的预测结果有影响。LSTM的隐藏状态包含了过去时间步的信息，可以帮助模型记住之前的上下文。

在一次向前传播中，LSTM的隐藏状态会根据当前的输入和之前的隐藏状态进行更新。它通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门。这些门控制着信息的保留和遗忘，以及新信息的输入和输出。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练深度学习模型，包括LSTM。如果你想在TensorFlow中使用LSTM，可以使用tf.keras.layers.LSTM类来创建LSTM层。你可以通过设置return_state参数为True来获取隐藏状态。

腾讯云提供了一系列与人工智能和深度学习相关的产品和服务，包括AI引擎、AI推理、AI训练、AI开发平台等。你可以通过腾讯云的AI引擎产品来构建和部署LSTM模型，并使用腾讯云的AI推理服务来进行推理和预测。

更多关于腾讯云人工智能产品的信息，你可以访问腾讯云官方网站的人工智能产品页面：https://cloud.tencent.com/product/ai

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【算法】循环神经网络RNN

下面解释一下图中的计算公式： · Xt是在时刻t时的输入。例如，X2对应于一个句子的第二个词的实数向量。 · St是在时刻t时的隐藏状态，类似于网络的“大脑”，也就是“记忆模块”的值。...将新的信息选择性的记录到细胞状态中。实现方式：包含两部分，1. sigmoid层（输入门层）决定我们要更新什么值；2. tanh层创建一个候选值向量Ct~，将会被增加到细胞状态中。...更新细胞状态（细胞状态）更新旧的细胞状态实现方式：Ct=ft∗Ct−1+it∗Ct~，ft表示保留上一次的多少信息，it表示更新哪些值，Ct~表示新的候选值。候选值被要更新多少（即it）放缩。...直观来讲，重置门决定了新的输入与前一时刻记忆的组合方式，更新门则决定了先前记忆信息的保留程度。如果将所有重置门设为1，所有更新门设为0，即可再次得到传统的RNN模型。...· GRU中不存在区别于内部记忆单元(c_t)，也没有LSTM中的输出门。 · LSTM的输入门和遗忘门，在GRU中被整合成一个更新门z；而重置门r被直接用到前一个隐藏状态上面了。

1.3K5 0

十 | 门控循环神经网络LSTM与GRU（附python演练）

LSTM的外部状态类似于一般结构的循环神经网络中的状态，即该状态既是当前时刻隐藏层的输出，也是下一时刻隐藏层的输入。这里的内部状态则是LSTM特有的。...图2 LSTM的输入门结构示意图 LSTM中也有类似于RNN（这里特指前面介绍过的简单结构的循环神经网络）的前向计算过程，如图2，如果去掉输入门部分，剩下的部分其实就是RNN中输入层到隐藏层的结构，“tanh...如果的值趋向于0的话，那么候选状态 ? 就只有极少量的信息会保存到内部状态中，相反的，如果的值 ? 趋近于1，那么候选状态 ? 就会有更多的信息被保存。...输入门就是通过这种方法来决定保存多少中的信息， ? 值的大小就代表了新信息的重要性，不重要的信息就不会被保存到内部状态中. 再来看遗忘门，如图3所示： ?...GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合并成了一个门，称为更新门（update gate）。在GRU网络中，没有LSTM网络中的内部状态和外部状态的划分，而是通过直接在当前网络的状态 ?

1.3K1 0

（译）理解 LSTM 网络（Understanding LSTM Networks by colah）

如果 RNNs 真的可以做到这个，那么它肯定是对我们的任务有帮助的。但是它真的可以做到吗，恐怕还得看实际情况呀！有时候，我们在处理当前任务的时候，只需要看一下比较近的一些信息。...在 GRU 中，如 fig.13 所示，只有两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate）。同时在这个结构中，把细胞状态和隐藏状态进行了合并。...（作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门）当 rtrt 趋于 0 的时候，前一个时刻的状态信息 ht−1ht−1 会被忘掉，隐藏状态 ht~ht~ 会被重置为当前输入的信息。...更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态ht~ht~（作用相当于 LSTM 中的输出门）。和 LSTM 比较一下： (1) GRU 少一个门，同时少了细胞状态 CtCt。...(2) 在 LSTM 中，通过遗忘门和传入门控制信息的保留和传入；GRU 则通过重置门来控制是否要保留原来隐藏状态的信息，但是不再限制当前信息的传入。

1.2K3 0

一份详细的LSTM和GRU图解

它类似于tanh激活，但不是在-1和1之间压缩值，而是在0和1之间取值。这有助于更新或忘记数据，因为任何数字乘以0都是0，使值消失或者说被“遗忘”。任何数字乘以1都是相同的值，因此值保持相同”。...输入门操作单元状态现在我们有足够的信息来计算单元状态。首先，单元状态逐点乘以遗忘向量。如果它乘以接近0的值，则有可能在单元状态中丢弃值。...将tanh输出与sigmoid输出相乘，以决定隐藏状态应携带的信息。它的输出是隐藏状态。然后将新的单元状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步。 ?...它保存要添加到单元状态的可能值。 4. 组合也传入输入层。该层决定应将候选者中的哪些数据添加到新的单元状态。 5.在计算遗忘层，候选层和输入层之后，使用那些向量和先前的单元状态来计算单元状态。...GRU单元和它的门更新门更新门的作用类似于LSTM的遗忘和输入门。它决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。重置门重置门是另一个用来决定要忘记多少过去的信息的门。这就是GRU。

3.7K2 0

白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤，附代码！

**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...LSTM与GRU的区别 LSTM与GRU二者结构十分相似，不同在于：新的记忆都是根据之前状态及输入进行计算，但是GRU中有一个重置门控制之前状态的进入量，而在LSTM里没有类似门；产生新的状态方式不同...GRU的优点是这是个更加简单的模型，所以更容易创建一个更大的网络，而且它只有两个门，在计算性上也运行得更快，然后它可以扩大模型的规模。 LSTM更加强大和灵活，因为它有三个门而不是两个。 7....LSTM可以使用别的激活函数吗？关于激活函数的选取，在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。

1.3K3 0

使用RNN的NLP —您可以成为下一个莎士比亚吗？

可以将文本中的字母转换为数字，并将其输入RNN模型中，以产生下一个可能的结果（诸如预测之类的声音，对吗？） RNN的变化 ?...该图表示不同RNN的内部机制 RNN具有循环机制，该循环机制用作允许信息从一个步骤流到下一步骤的路径。此信息是隐藏状态，它表示以前的输入。 RNN有许多不同的变体，最常见的是LSTM（长期记忆）。...在本文中，将使用一种鲜为人知的变体，称为门控循环单位（GRU）。简单RNN和GRU之间的主要区别在于，后者支持隐藏状态的门控。如前所述，隐藏状态使能够输入先前时间步长中的信息。...因此，RNN和GRU的区别在于传递信息的方式。区别在于专用机制，用于何时应该更新隐藏状态以及何时应该重置隐藏状态。首先，很难掌握LSTM和GRU。总而言之，GRU与LSTM非常相似。...唯一的区别是GRU没有单元状态，而是使用隐藏状态传递信息。实际上，GRU有两个门：更新门和重置门。所述更新门作用类似于一个LSTM的忘记和输入门。它决定丢弃哪些信息以及添加哪些新信息。

9901 0

斯坦福NLP课程 | 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种

主要问题是RNN很难学习在多个时间步长的情况下保存信息在普通的RNN中，隐藏状态不断被重写有没有更好结构的RNN 3.长短时记忆网络(LSTM) 3.1 长短时记忆(LSTM) “Long...在第 t 步，有一个隐藏状态 h^{(t)} 和一个单元状态 c^{(t)} 都是长度为 n 的向量单元存储长期信息 LSTM可以从单元中擦除、写入和读取信息信息被擦除 / 写入 / 读取的选择由三个对应的门控制...在时间步 t 时遗忘门：控制上一个单元状态的保存与遗忘输入门：控制写入单元格的新单元内容的哪些部分输出门：控制单元的哪些内容输出到隐藏状态新单元内容：这是要写入单元的新内容单元状态：删除(“忘记...的一个更简单的替代方案在每个时间步 t 上，我们都有输入 x^{(t)} 和隐藏状态 h^{(t)} (没有单元状态) 更新门：控制隐藏状态的哪些部分被更新，或者被保留重置门：控制之前隐藏状态的哪些部分被用于计算新内容...新的隐藏状态内容：重置门选择之前隐藏状态的有用部分。

8172 1

长短时记忆网络（LSTM）完整实战：从理论到PyTorch实战演示

遗忘门：决定丢弃的信息遗忘门决定了哪些信息从单元状态中丢弃。它考虑了当前输入和前一隐藏状态，并通过sigmoid函数输出0到1之间的值。...输入门：选择性更新记忆单元输入门决定了哪些新信息将存储在单元状态中。它由两部分组成：选择性更新：使用sigmoid函数确定要更新的部分。...候选层：使用tanh函数产生新的候选值，可能添加到状态中。更新单元状态通过结合遗忘门的输出和输入门的输出，可以计算新的单元状态。旧状态的某些部分会被遗忘，新的候选值会被添加。...输入门: 确定哪些新信息被存储。输出门: 控制从单元状态到隐藏状态的哪些信息流动。这些门的交互允许LSTM以选择性的方式在不同时间步长的间隔中保持或丢弃信息。...结构 LSTM LSTM包括三个门：输入门、遗忘门和输出门，以及一个记忆单元。这些组件共同控制信息在时间序列中的流动。 GRU GRU有两个门：更新门和重置门。

17.9K3 2

LSTM入门必读：从基础知识到工作方式详解

注意在时间 t 计算得到的隐藏状态 ht（ht 就是我们这里的内部知识）会被反馈到下一个时间。（另外，我会使用例如隐藏状态、知识、记忆以及信念这样的词语来变换地描述 ht） ?...下面是我们如何做这件事的 4 种方式：添加一个遗忘机制（forgetting mechanism）：如果一个场景结束了，模型应该忘记当前场景中的位置，一天的时间并且重置任何与场景相关的信息；然而，如果场景中的一个人死掉了...所以当新的输入来临时，模型首先要忘掉任何它认为不再需要的长期记忆信息。然后学习新输入的哪些部分是值得利用的，并将它们保存在自己的长期记忆中。...如果我们观察它的输入门，会看到它确实是将 X 的数量忽略了： ? 然而，有趣的是，候选的记忆会在有关联的 X 上被完全激活--这证明了为什么需要哪些输入门。...请注意在整个初始序列中它的隐藏状态是关闭的（也许这是期望之中的，因为它的记忆仅仅需要在某一点被动保持）。 ? 然而，如果我们看得更加仔细一些，就会发现，只要下一个字符是「b」, 它就是正的。

9978 0

LSTM入门详解

1.3K5 0

【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力

同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门用于控制上一时间步的隐藏状态是否对当前时间步的输入进行更新。...更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门的组合，它决定了新信息进入当前隐藏状态的比例，以及保留多少旧信息。重置门用于控制如何使用历史信息。...当重置门接近0时，它几乎会忽略掉所有的历史信息，而只关注当前输入。这有助于模型在处理新的输入时能够“忘记”不相关的信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。...重置门决定了当前输入与前一时刻状态如何混合，而更新门则决定了多少旧状态信息被保留到下一个状态。...基于重置门和当前输入，GRU计算出一个候选隐藏状态，这个状态既包含了当前输入的信息，也包含了经过选择性保留的历史信息。

2401 0

探索LSTM：基本概念到内部结构

所以当有一个新的输入时，模型首先忘掉哪些用不上的长期记忆信息，然后学习新输入有什么值得使用的信息，然后存入长期记忆中。把长期记忆聚焦到工作记忆中。最后，模型需要学会长期记忆的哪些部分立即能派上用场。...可以跟踪子程序和嵌套级别：如果语句循环总是被关闭的话，缩进处理是一个不错的选择。它甚至知道如何创建测试。此模型到底是怎样做到上面这些功能的呢？我们可以看几个隐藏状态。...这是一个神经元，看起来它似乎在追踪代码的缩进级别。在神经元以字符为输入进行读取，例如试图生成下一个字符的时候，每个字符都根据神经元的状态被标记了颜色，红色表示负值，蓝色表示正值。 ?...再举一个例子，下图是20号神经元在读取X时的隐藏状态，它好像是把从b开始的序列都挑了出来。 ? 如果观察20号神经元的cell状态，你会发现它几乎可以自己捕捉全部3个字符的子序列。...在只有一个维度的情况下能做到这样，非常了不起。 ? 这是20号神经元的cell在整个序列中的隐藏状态。注意它的隐藏状态已经在全部初始子序列中被切断。 ?

1.1K5 1

循环神经网络（RNN）和LSTM初学者指南 | 入门资料

前馈网络中的样例，输入网络后被转换成输出；在监督学习中，输出将是一个标签，一个应用于输入的名称。也就是说，前馈网络将原始数据映射到类别，识别出信号的模式。...这些连续的信息被保存在循环网络的隐藏状态中，这种隐藏状态管理跨越多个时间步，并一层一层地向前传递，影响网络对每一个新样例的处理。...U是隐藏状态矩阵，也被称为转移矩阵，类似于马尔可夫链。ht-1代表t的上一个时间步t-1的隐藏状态。权重矩阵，是决定当前输入和过去隐藏状态的重要程度的过滤器。...当前输入和过去单元状态的组合不仅反馈到单元本身，而且反馈到它的三个门中的每一个，这将决定它们如何处理输入。...不同的权重集对输入信息进行过滤，决定是否输出或遗忘。遗忘门被表示为一个线性恒等式函数，因为如果门是打开的，那么记忆单元的当前状态就会被简单地乘以1，从而向前传播一个时间步。此外，有一个简单的窍门。

6530 0

超生动图解LSTM和GPU：拯救循环神经网络的记忆障碍就靠它们了！

如果一个序列足够长，那它们很难把信息从较早的时间步传输到后面的时间步。因此，如果你尝试处理一段文本来进行预测，RNN可能在开始时就会遗漏重要信息。在反向传播过程中，RNN中存在梯度消失问题。...△ 把隐藏状态传递给下个时间步下面来介绍RNN中每个cell单元是如何计算隐藏状态的。首先，将输入和先前隐藏状态组合成一个向量，向量中含有当前输入和先前输入的信息。...首先把先前的单元状态和遗忘向量逐点相乘，如果它乘以接近0的值，则意味在新的单元状态中可能要丢弃这些值；然后把它和输入门的输出值逐点相加，把神经网络发现的新信息更新到单元状态中，这样就得到了新的单元状态。...；变量combine也要传递给输出层，来决定应把候选层中的哪些数据添加到新的单元状态中；新的单元状态可根据遗忘层、候选层和输入层和先前的单元状态来计算得到；再计算当前单元输出；最后把输出和新的单元状态逐点相乘可得到新的隐藏状态...它只有两个门结构，分别是更新门和重置门。 ? △ GRU单元结构更新门更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门，它能决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。

6563 0

⻓短期记忆LSTM

1.7K1 0

【中秋赏阅】美丽的神经网络：13种细胞构筑的深度学习世界

每个神经元都有一个被激活的阈值，随温度发生变化，一旦超过输入的总合，就会导致神经元变成两个状态中的一个（通常是 -1 或 1，有时候是 0 或 1）。...因此，网络不是在中间收敛，而是在中间膨胀。这种类型的网络可以被用来从一个数据集中提取很多小的特征。如果你使用训练 AE 的方法训练 SAE，最终你将会无一例外得到一个没有用的、跟输入一模一样的网络。...一旦通过无监督学习训练或收敛成了一个（更）稳定的状态，该模型就可被用于生成新数据。如果采用对比发散进行训练，它甚至可以对已有的数据进行分类，因为其神经元已经学会了寻找不同的特征。 12....该更新关口既决定来自上个状态的信息保留多少，也决定允许进入多少来自上个层的信息。重置的关口函数很像 LSTM 中遗忘关口函数，但位置稍有不同。GRU 的关口函数总是发出全部状态，它们没有一个输出关口。...ESN 的输入和输出层有一些轻微的卷积，因为输入层被用于准备网络，输出层作为随时间展开的激活模式的观测器。在训练过程中，只有观测器和隐藏单元之间连接会被改变。 23. 液态机（LSM） ?

7766 0

AI 技术讲座精选：「Python」LSTM时序预测状态种子初始化

LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...如何判断在解决您的时间序列预测问题时，于预测前为LSTM状态种子初始化是否适当。让我们开始吧。 ?...在本教程中，我们将考虑一下两种方法之间的差别：使用无状态的合适 LSTM 预测测试数据集（例如在重置之后）。在预测完训练数据集之后使用有状态的合适LSTM预测测试数据集。...这模拟了现实生活中的场景，新的洗发水销量观察值会在月底公布，然后被用于预测下月的销量。训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。

2K5 0

技术 | 如何在Python下生成用于时间序列预测的LSTM状态

LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...假定我们能够实现这种精确控制，还有这样一个问题：是否要以及如何在进行预测前预置LSTM的状态。选择有：在预测前重置状态。在预测前使用训练数据集预置状态。...在本教程中，我们将考虑一下两种方法之间的差别：使用无状态的合适 LSTM 预测测试数据集（例如在重置之后）。在预测完训练数据集之后使用有状态的合适LSTM预测测试数据集。...这模拟了现实生活中的场景，新的洗发水销量观察值会在月底公布，然后被用于预测下月的销量。训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。

2K7 0

多图｜入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌

如果我们看到一个沙滩的场景，我们应该在接下来的帧数中增强沙滩活动：如果图像中的人在海水中，那么这个图像可能会被标记为“游泳”；如果图像中的人闭着眼睛躺在沙滩上，那么这个图像可能会被标记为“日光浴”。...在向模型输入新的图像时，模型应该结合它收集到的信息，更加出色地完成任务。...例如，如果某个场景结束了，模型就应该忘记当前场景的位置和时间，并且重置任何与该场景有关的信息；但是，如果某个人物在该场景中死亡了，那么模型应该继续记住该人物死亡的事实。...探究LSTM内部结构让我们研究得更深一些。我们在上一节中探讨了几个隐状态的实例，但是我还想使用LSTM的cell状态以及其他记忆机制。它们会如我们预期的那样被激活吗？...▌状态和门为了真正深入探讨和理解LSTM中不同状态和门的用途，让我们重复之前状态和隐藏状态（记忆）cell.

1.2K8 2

LSTM与GRU简单介绍

如果它乘以接近 0 的值，意味着在新的细胞状态中，这些信息是需要丢弃的。然后再将该值与输入门的输出值逐点相加，将神经网络发现的新信息更新到细胞状态中去，这样就得到了更新后的细胞状态。 ?...输出门输出门用来确定下一个隐藏状态的值，隐藏状态包含了先前输入的信息。首先，我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中，然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。...最后让我们再梳理一下前面介绍的内容，首先遗忘门用于确定前一个步长中哪些相关的信息需要被保留；其次输入门用于确定当前输入中哪些信息是重要的，需要被添加；最后输出门用来确定下一个隐藏状态应该是什么，这就是LSTM...但与 LSTM 相比，GRU 去除掉了前面介绍的细胞状态部分，使用隐藏状态来进行信息的传递。因此它只包含两个门：更新门和重置门。其内部结构如下图所示。 ?...更新门的作用类似于 LSTM 中的遗忘门和输入门。它决定了要忘记哪些信息以及哪些新信息需要被添加，重置门用于决定遗忘先前信息的程度。

9141 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云