大俠幸會，在下全網同名「演算法金」 0 基礎轉 AI 上岸，多個演算法賽 Top 「日更萬日，讓更多人享受智慧樂趣」
時間拉回 2019 年，有「計算機界諾貝爾獎」之稱圖靈獎獲得者公佈，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，並現場對質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）方法引入了恆定誤差選擇輪盤和門控的核心思想。三十多年來，LSTM 經受住了時間的考驗，併為眾多深度學習的成功案例做出了貢獻。然而，以可並行自注意力為核心 Transformer 橫空出世之後，LSTM 自身所存在的侷限性使其風光不再。
當人們都以為 Transformer 在語言模型領域穩坐江山的時候，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，是一種特殊的迴圈神經網路（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：
- LSTM 的定義和基本概念
- LSTM 的核心原理
- LSTM 的實現
- 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 是一種改進的迴圈神經網路（RNN），專門用於解決傳統 RNN 中的長期依賴問題。RNN 在處理序列資料時，能夠利用前面的資訊，但是當序列過長時，資訊會逐漸丟失。而 LSTM 透過引入記憶單元（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 的核心元件，用於儲存長期資訊。
- 輸入門（Input Gate）：控制哪些新的資訊需要加入到記憶單元中。
- 遺忘門（Forget Gate）：決定哪些資訊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，包括但不限於：
- 自然語言處理（NLP）：如文字生成、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：處理連續的感測器資料，進行運動規劃。
LSTM 的設計使其能夠有效地捕捉和利用長期依賴關係，顯著提高了序列資料處理的效能和效果。
2. LSTM 的核心原理
2.1 數學表示式
接下來我們看一下 LSTM 的數學表示式。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，用於控制資訊的流動。
2.2 直觀解釋
- 輸入門：決定當前輸入資訊中，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資訊需要丟棄。
- 輸出門：決定記憶單元中的哪些資訊需要輸出到下一個時間步。
2.3 關鍵概念圖示
讓我們透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於記憶單元，控制資訊的儲存和傳遞。
透過這種門控機制，LSTM 能夠有效地記住長時間跨度的資訊，從而在處理序列資料時表現出色。
3. LSTM 的實現
3.1 基礎實現程式碼示範
現在我們來看看如何在 Python 中實現 LSTM。我們將使用 Keras 這個高層次神經網路庫來進行實現。首先，我們需要準備資料集，這裡我們自己造一個結合武俠元素的資料集。
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
# 生成武俠元素的資料集
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', '崑崙'], size=sequence_length)
data.append(sequence)
return data
# 將文字資料轉換為數字
def text_to_numeric(data):
mapping = {'少林': 0, '武當': 1, '峨眉': 2, '華山': 3, '崑崙': 4}
numeric_data = []
for sequence in data:
numeric_data.append([mapping[item] for item in sequence])
return numeric_data
# 資料集生成
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) # 隨機生成一些標籤
# 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)
# 視覺化訓練結果
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
在基礎實現的基礎上，我們可以進一步最佳化 LSTM 模型，例如增加層數、調整超引數等。
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，使用更高階的最佳化演算法。
推薦閱讀往期文章：
詳解過擬合和欠擬合！
機器學習 10 大最最佳化演算法全面總結
4. LSTM 的實際應用案例
4.1 案例一：文字生成
在這一部分，我們將展示如何使用 LSTM 進行文字生成。我們將繼續使用武俠元素的資料集，透過訓練 LSTM 來生成類似風格的文字。
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
# 生成武俠文字資料集
texts = [
"少林武當峨眉華山崑崙",
"武當少林崑崙華山峨眉",
"峨眉少林華山崑崙武當",
"崑崙峨眉少林武當華山",
"華山崑崙峨眉少林武當"
]
# 建立文字 Tokenizer
tokenizer = Tokenizer(char_level=True)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
# 準備資料
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)
# 文字生成函式
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
# 生成新文字
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字。透過訓練 LSTM 模型，我們可以生成類似風格的新文字，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。我們會先建立一個模擬的時間序列資料集，然後訓練 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
# 生成模擬時間序列資料
np.random.seed(7)
data = np.sin(np.linspace(0, 50, 500)) + np.random.normal(0, 0.1, 500)
sequence_length = 10
# 準備資料
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)
# 調整資料形狀
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)
# 視覺化結果
plt.plot(data, label='真實資料')
plt.plot(np.arange(sequence_length, sequence_length + len(predicted)), predicted, label='預測資料')
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，透過訓練 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、實現方法以及實際應用案例。
- 理解了 LSTM 的基本原理和數學表示式
- 掌握了 LSTM 的基礎和進階實現方法
- 瞭解了 LSTM 在文字生成和時間序列預測中的實際應
- 科研為國分憂，創新與民造福 -
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[ 演算法金，碎碎念 ]
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