(18)循环神经网络与LSTM

了解循环神经网络（RNN）中的LSTM和GRU循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种常用的神经网络模型，用于处理序列数据，在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了很好的效果。

LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）是RNN中常用的两种变体，它们通过引入门控机制解决了传统RNN面临的“梯度消失”和“梯度爆炸”问题，提高了模型的性能和效果。

一、LSTM（Long Short-Term Memory）LSTM是由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出的一种循环神经网络结构，可以用于处理长期依赖关系。

它通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动，有效地避免了梯度消失和梯度爆炸问题。

1. 输入门（Input Gate）：控制输入记忆细胞的更新程度。

2. 遗忘门（Forget Gate）：控制记忆细胞中的信息保留和遗忘。

3. 输出门（Output Gate）：控制输出的计算和激活。

LSTM网络中，记忆细胞（Cell State）起到了承载和传递信息的作用，通过门控机制可以有效地决定信息的流动，使得网络可以灵活地记住和遗忘信息，具备更强的长依赖关系建模能力。

LSTM的模型参数较多，计算复杂度较高，但在处理长序列数据和需要长期记忆的场景下表现出色。

二、GRU（Gated Recurrent Unit）GRU是由Cho等人于2014年提出的一种变种循环神经网络结构，相比LSTM简化了门控单元的结构，并取得了近似的性能。

GRU中只有两个门（重置门、更新门），分别用于控制更新和重置操作。

重置门决定了当前时刻是否可以忽略过去的信息，而更新门则控制了新信息的加入程度。

GRU在参数数量上较LSTM更少，计算效率更高。

三、LSTM与GRU的对比LSTM和GRU在很多应用场景中都表现出良好的性能，但二者在某些方面有所不同。

《深度学习原理与应用》题集一、选择题（每题2分，共20分）1.深度学习是机器学习的一个分支，它主要利用哪种模型来学习数据的表示？A. 线性模型B. 决策树模型C. 神经网络模型D. 支持向量机模型2.在深度学习中，下列哪一项不是常用的激活函数？A. Sigmoid函数B. Tanh函数C. ReLU函数D. 线性函数3.深度学习中，批归一化（Batch Normalization）的主要作用是什么？A. 加速训练过程B. 防止过拟合C. 提高模型准确率D. 减少计算量4.下列哪一项不是深度学习中的优化算法？A. 随机梯度下降（SGD）B. AdamC. 牛顿法D. RMSprop5.在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是什么？A. 特征提取B. 池化降维C. 全连接分类D. 数据归一化6.下列哪一项不是循环神经网络（RNN）的常见变体？A. 长短期记忆网络（LSTM）B. 门控循环单元（GRU）C. 卷积神经网络（CNN）D. 双向循环神经网络（Bi-RNN）7.在深度学习中，下列哪一项技术常用于处理序列数据？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 支持向量机（SVM）D. 决策树（DT）8.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A. 生成器和判别器B. 卷积层和池化层C. 输入层和输出层D. 编码器和解码器9.在深度学习中，下列哪一项不是防止过拟合的方法？A. 数据增强B. DropoutC. 增加模型复杂度D. 正则化10.下列哪一项不是深度学习在自然语言处理（NLP）中的常见应用？A. 文本分类B. 机器翻译C. 语音识别D. 图像识别二、填空题（每空2分，共20分）1.深度学习中的“深度”指的是_________的层数。

2.在神经网络中，权重初始化的一种常用方法是_________初始化。

3.梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中常见的问题，它们主要与_________有关。

卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。

它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。

一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。

它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。

卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。

1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。

卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。

滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。

在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。

卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。

1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。

常见的池化操作有最大池化和平均池化。

最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。

池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。

1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。

全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。

全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。

卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。

这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。

二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。

神经网络算法在深度学习中的应用神经网络算法在深度学习中有广泛的应用。

深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习技术，它通过多层神经网络模型来自动学习和提取输入数据的特征，并根据这些特征进行预测和决策。

下面将介绍神经网络算法在深度学习中的一些主要应用。

图像识别和分类：深度学习在图像识别和分类方面取得了巨大的成功。

神经网络算法能够自动从大量的图像数据中学习到特征，然后通过学习到的特征对图像进行分类和识别。

例如，卷积神经网络（CNN）是一种特别适用于图像识别的神经网络算法，它通过多层卷积和池化操作对图像进行特征提取。

在图像识别竞赛中，使用神经网络算法的深度学习模型已经超越了人类在一些图像分类任务上的表现。

语音识别：深度学习在语音识别领域也取得了重大突破。

通过神经网络算法，深度学习模型可以自动地从大量的语音数据中学习到声音和语音的特征，并将其与相应的文本进行匹配。

DeepSpeech是一个基于神经网络算法的开源语音识别系统，它已经成功地应用于实时语音转写和交互式语音应用。

自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛应用。

神经网络算法可以自动地从大量的文本数据中学习到语言的特征和含义，然后可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种常用的神经网络算法，在处理序列数据和自然语言处理任务方面表现出色。

推荐系统：深度学习在个性化推荐系统中也有重要的应用。

通过神经网络算法，深度学习模型可以从大量的用户和商品数据中学习到用户的喜好和商品的特征，并根据这些信息进行个性化的推荐。

深度学习能够从隐含的模式和关联中挖掘出更准确的用户兴趣和行为模式，从而提升推荐系统的效果。

医学图像分析：深度学习在医学图像分析领域也有重要的应用。

通过神经网络算法，深度学习模型可以自动地从医学图像中学习到病变的特征和特征之间的关联，并进行疾病的诊断和预测。

例如，在乳腺癌检测中，使用神经网络算法的深度学习模型可以自动地从乳腺X光和乳腺超声图像中学习到乳腺癌的特征，并进行癌症的诊断。

0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。

相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。

比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。

1. 普通RNN先简单介绍一下一般的RNN。

其主要形式如下图所示：这里：x为当前状态下数据的输入，h表示接收到的上一个节点的输入。

y为当前节点状态下的输出，而h/为传递到下一个节点的输出。

通过上图的公式可以看到，输出h'与x和h的值都相关。

而y则常常使用h'投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。

对这里的y如何通过h'计算得到往往看具体模型的使用方式。

通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN。

2. LSTM2.1 什么是LSTM长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。

LSTM结构（图右）和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。

相比RNN只有一个传递状态h t，LSTM有两个传输状态，一个c t（cell state），和一个h t（hidden state）。

（Tips：RNN中的h t对于LSTM中的c t）其中对于传递下去的c t改变得很慢，通常输出的c t是上一个状态传过来的c t-1加上一些数值。

而h t则在不同节点下往往会有很大的区别。

2.2 深入LSTM结构下面具体对LSTM的内部结构来进行剖析。

首先使用LSTM的当前输入x t和上一个状态传递下来的h t-1拼接训练得到四个状态。

其中，z f，z i，z o是由拼接向量乘以权重矩阵之后，再通过一个sigmoid激活函数转换成0到1之间的数值，来作为一种门控状态。

ai工程师面试常见的100道题1. 请解释什么是人工智能（AI）？2. 请列举一些常见的人工智能应用领域。

3. 请解释机器学习和深度学习之间的区别。

4. 请解释监督学习和无监督学习之间的区别。

5. 请解释什么是神经网络，以及它是如何工作的？6. 请解释什么是反向传播算法。

7. 请解释什么是激活函数，以及它们的作用是什么？8. 请解释什么是损失函数，以及它的作用是什么？9. 请解释什么是梯度下降法，以及它是如何工作的？10. 请解释什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决这些问题？11. 请解释什么是正则化，以及它在防止过拟合中的作用。

12. 请解释什么是L1和L2正则化。

13. 请解释什么是逻辑回归，以及它是如何工作的？14. 请解释什么是支持向量机（SVM），以及它是如何工作的？15. 请解释什么是决策树，以及它是如何工作的？16. 请解释什么是随机森林，以及它是如何工作的？17. 请解释什么是K-均值聚类，以及它是如何工作的？18. 请解释什么是主成分分析（PCA），以及它是如何工作的？19. 请解释什么是卷积神经网络（CNN），以及它是如何工作的？20. 请解释什么是循环神经网络（RNN），以及它是如何工作的？21. 请解释什么是长短时记忆网络（LSTM），以及它是如何工作的？22. 请解释什么是生成对抗网络（GAN），以及它是如何工作的？23. 请解释什么是强化学习，以及它是如何工作的？24. 请解释什么是Q-learning，以及它是如何工作的？25. 请解释什么是蒙特卡洛树搜索（MCTS）。

26. 请解释什么是迁移学习，以及它在人工智能中的应用。

27. 请解释什么是自然语言处理（NLP），以及它在人工智能中的应用。

28. 请解释什么是计算机视觉，以及它在人工智能中的应用。

29. 请解释什么是语音识别，以及它在人工智能中的应用。

30. 请解释什么是推荐系统，以及它在人工智能中的应用。

31. 请解释什么是聊天机器人，以及它在人工智能中的应用。

人工智能与机器学习考试（答案见尾页）一、选择题1. 人工智能的主要研究内容包括哪些？A. 计算机视觉B. 自然语言处理C. 语音识别D. 专家系统2. 机器学习中常用的算法有哪些？A. 决策树B. 支持向量机（SVM）C. 随机森林D. 神经网络3. 人工智能的目的是什么？A. 创建全新的智能体B. 模拟和扩展人类智能C. 解决复杂的问题D. 提供娱乐4. 机器学习中的数据预处理主要包括哪些步骤？A. 数据清洗B. 特征提取C. 数据转换D. 数据划分5. 在人工智能领域中，哪个概念是用于描述智能行为的？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉6. 人工智能的发展历程可以分为几个阶段？A. 两个阶段B. 三个阶段C. 四个阶段D. 五个阶段7. 机器学习中，哪个概念用于描述模型对训练数据的拟合程度？A. 过拟合B. 欠拟合C. 正则化D. 优化8. 在人工智能中，哪个技术是用于实现智能对话的？A. 语音识别B. 自然语言生成C. 计算机视觉D. 专家系统9. 人工智能中的神经网络是一种什么类型的模型？A. 顺序计算模型B. 并行计算模型C. 深度学习模型D. 分布式计算模型10. 机器学习中，哪个概念用于评估模型的性能？A. 深度学习B. 超参数调整C. 偏差与方差分析D. 交叉验证11. 机器学习中，以下哪个术语描述的是分类问题？A. 聚类B. 回归C. 强化学习D. 半监督学习12. 在人工智能领域，以下哪个国家被认为是领导者？A. 美国B. 中国C. 英国D. 德国13. 人工智能在医疗健康领域的应用主要包括哪些？A. 疾病诊断B. 药物研发C. 机器人手术D. 患者监测14. 机器学习中，以下哪个概念用于描述模型从数据中学习的能力？A. 特征工程B. 模型训练C. 模型评估D. 模型优化15. 在人工智能中，以下哪个技术是实现计算机视觉的关键？A. 神经网络B. 支持向量机（SVM）C. 计算机视觉算法D. 数据挖掘16. 人工智能在金融领域的应用主要包括哪些？A. 信用评分B. 欺诈检测C. 自动化交易D. 客户服务17. 机器学习中，以下哪个方法用于评估模型的性能？A. 偏差B. 方差C. R² 或 R² 分数D. 准确率18. 人工智能的核心技术包括哪些？A. 神经网络B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 专家系统19. 人工智能和机器学习在哪些领域有广泛应用？A. 医疗保健B. 金融C. 交通D. 教育20. 什么是机器学习中的过拟合现象？A. 训练集的误差率高于验证集的误差率B. 训练集的误差率低于验证集的误差率C. 训练集和验证集的误差率相等D. 训练集的误差率和验证集的误差率没有直接关系21. 在人工智能中，哪种技术可以模拟人类的思考过程？A. 神经网络B. 深度学习C. 强化学习D. 机器学习22. 机器学习中的特征选择是什么？A. 选择对模型预测性能影响最大的特征B. 选择与目标变量无关的特征C. 选择对特征重要性进行排序的特征D. 选择随机选择的特征23. 在人工智能中，哪些技术属于计算机视觉领域？A. 人脸识别B. 语音识别C. 自动驾驶D. 图像识别24. 人工智能和机器学习在未来的发展趋势是什么？A. 更加智能化B. 更加广泛的应用C. 更加普及到各个领域D. 更加注重隐私保护25. 机器学习中的交叉验证是什么？A. 将数据集分为训练集和测试集，然后在训练集上进行模型训练，在测试集上进行模型评估B. 将数据集分为训练集、验证集和测试集，然后在训练集上进行模型训练，在验证集上进行模型调整，在测试集上进行模型评估C. 将数据集分为多个子集，轮流将每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，然后对每个子集进行模型评估，最后取平均值D. 以上都不对26. 人工智能中的因果推理是什么？A. 通过观察数据之间的关系来推断因果关系B. 通过统计分析来推断因果关系C. 通过实验来推断因果关系D. 通过模型预测来推断因果关系27. 人工智能主要研究什么领域？A. 计算机科学B. 数学C. 控制论D. 心理学28. 机器学习是人工智能的一个分支，它的主要目的是什么？A. 模拟人类大脑的工作原理B. 创建类似人类的机器人C. 解决复杂的数据问题D. 提供个性化的服务29. 在人工智能中，以下哪个术语用来描述使计算机系统能够自动学习和改进的能力？A. 神经网络B. 专家系统C. 深度学习D. 自然语言处理30. 人工智能中的深度学习是一种特殊的机器学习方法，它基于什么理论？A. 人工神经网络B. 大数据C. 模式识别D. 逻辑推理31. 在人工智能中，以下哪个因素对模型的性能影响最大？A. 数据的质量和数量B. 算法的复杂性C. 硬件的性能D. 计算资源32. 人工智能在哪些领域有广泛的应用？A. 医疗保健B. 金融C. 教育D. 所有行业33. 机器学习中，以下哪个概念用来描述模型对自己行为的理解？A. 可解释性B. 迁移学习C. 强化学习D. 对抗训练34. 在人工智能中，以下哪个技术可以用于识别图像中的物体？A. 语音识别B. 计算机视觉C. 自然语言处理D. 传感器融合35. 人工智能的发展对于未来社会的潜在影响包括？A. 更高的生产效率B. 人力资源的转变C. 新的职业和就业机会D. 所有选项都正确36. 机器学习中，以下哪个概念描述了通过数据学习算法的过程？A. 超参数调整B. 模型训练C. 特征工程D. 强化学习37. 人工智能和机器学习的关系是什么？A. 人工智能是机器学习的子集B. 机器学习是人工智能的子集C. 两者相互独立D. 两者相互依赖38. 在人工智能中，以下哪个技术不是用来识别图像中的对象的？A. 面部识别B. 语音识别C. 情感分析D. 图像分类39. 机器学习中，以下哪个术语描述了一个训练数据集，它用于训练模型？A. 训练样本B. 测试样本C. 训练集D. 验证集40. 在机器学习中，以下哪个概念描述了模型的预测能力？A. 精度B.召回率C. F1分数D. 均方误差41. 人工智能应用中最广泛的技术之一是什么？A. 自然语言处理B. 计算机视觉C. 语音识别D. 专家系统42. 机器学习中，以下哪个步骤不属于特征工程？A. 数据清洗B. 特征选择C. 特征转换D. 特征规范化43. 人工智能的未来发展方向可能包括哪些领域？A. 量子计算B. 生物信息学C. 医疗诊断D. 所有选项都是二、问答题1. 什么是人工智能？请简要介绍其发展历程。

人工智能深度学习技术练习(试卷编号2101)1.[单选题]同一组云资源需要被多个不同账户控制时，用户可以使用（ ）管理对云资源的访问权限。

A)策略控制B)安全组C)安全管理D)账户管理答案:A解析:同一组云资源需要被多个不同账户控制时，用户可以使用策略控制管理对云资源的访问权限。

2.[单选题]当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本( )A)属于的类别B)类别大小C)属于每一个类别的概率D)预测准确率答案:C解析:3.[单选题]如果您的训练数据的准确性接近1.000，但您的验证数据不是，那么这会有什么风险?A)那你过拟合了训练数据B)没风险，这是一个很好的结果C)你欠拟合了验证数据D)你过拟合了验证数据答案:A解析:4.[单选题]假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。

然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。

对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？( )A)对的B)不知道C)看情况D)不对答案:D解析:5.[单选题]Inception v2的亮点之一加入了BN层,减少了InternalCovariate Shift(内部neuron的数据分布发生变化),使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯,从而增加了模型的( ),可以以更D)鲁棒性答案:D解析:6.[单选题]一个向量空间加上拓扑学符合运算的(加法及标量乘法是连续映射)称为( )A)拓扑向量空间B)内积空间C)矢量空间D)希尔伯特空间答案:A解析:7.[单选题]A是3阶方阵，且A=-2，则2A=（）。

A)4B)-4C)16D)-16答案:D解析:难易程度：难题型：8.[单选题]关于聚类算法，下列说法正确的是（）。

A)Means算法适用于发现任意形状的簇B)层次聚类适用于大型数据集C)DBSCAN能在具有噪声的空间中发现任意形状的簇D)GMM是混合模型中计算速度最快的算法，且占用的计算资源较少答案:C解析:难易程度：中题型：9.[单选题]有多个卷积核的原因是:A)同时提取多个图像的特征B)提取某些图像多个特征C)图像有多个通道D)与多特征无关答案:B解析:10.[单选题]Keras中进行独热处理的代码是解析:11.[单选题]判断当前时间步信息是否存储入状态的门是：A)遗忘门B)输入门C)输出门D)更新门答案:B解析:12.[单选题]Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果,或者是你所要运算的部分通常要创建Session对象,对应的编程语句为:A)sess = tf.Session()B)sess.close()C)tf.add()D)tf.equal()答案:A解析:13.[单选题]在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？A)正则参数太高B)陷入局部最小值C)学习率太高D)以上都有可能答案:D解析:14.[单选题]下面对面向对象和面向过程描述正确的是：（）。

lstm的概念LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于解决长序列数据训练和预测问题的循环神经网络（RNN）架构。

其独特之处在于其能够有效地解决传统RNN面临的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉和利用长期依赖关系。

一、LSTM的基本工作原理LSTM网络是通过门控机制来控制和管理信息的流动。

具体来说，LSTM引入了三种门：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）。

这些门通过可学习的权重来决定信息的保存和传递。

遗忘门用于决定LSTM单元中的哪些信息应该被遗忘。

输入门用于决定哪些新的信息将被加入到当前信息中。

而输出门则控制着当前时刻LSTM单元的输出。

通过以上三种门的相互作用，LSTM能够在处理序列数据时选择性地记忆和遗忘信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

二、LSTM的网络结构LSTM的网络结构由多个LSTM单元组成，其中每个LSTM单元都包含一个细胞状态和一个隐藏状态。

细胞状态负责储存和传递信息，而隐藏状态则用于对外输出。

在每个时刻，LSTM单元根据当前输入、前一时刻细胞状态和隐藏状态，以及门控机制的输出，来更新细胞状态和隐藏状态的值。

三、LSTM的训练LSTM的训练过程与其他神经网络类似，主要包括前向传播和反向传播两个步骤。

在前向传播过程中，根据当前输入和权重参数计算细胞状态和隐藏状态。

在反向传播过程中，通过计算损失函数对参数进行梯度更新，优化网络的性能。

LSTM的训练过程可以使用梯度下降等优化算法来实现。

此外，为了防止过拟合，还可以在网络中引入正则化技术，如Dropout等。

四、LSTM的应用领域LSTM在自然语言处理（NLP）和时间序列数据分析中广泛应用。

在NLP中，LSTM可以用于语言模型的训练和生成，情感分析，机器翻译等任务。

在时间序列数据分析中，LSTM可以用于股票预测，天气预测，交通流量预测等。

神经网络中的LSTM层介绍及应用神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的数学模型，它通过大量的神经元相互连接，实现对输入数据的学习和预测。

其中，LSTM（Long Short-Term Memory）层作为一种特殊的循环神经网络层，具有记忆能力和长期依赖处理能力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。

LSTM层的结构和传统的循环神经网络相比，引入了三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门。

这些门控单元通过学习参数来控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的建模。

输入门决定了当前时刻的输入信息是否被纳入记忆单元，遗忘门决定了上一时刻的记忆是否被保留，输出门则决定了当前时刻的输出信息。

LSTM层的应用非常广泛。

在自然语言处理领域，LSTM层可以用于语言模型的建立和文本生成。

通过学习大量的语言数据，LSTM层可以捕捉到词语之间的上下文关系，从而生成具有连贯性和语义合理性的文本。

在机器翻译中，LSTM层可以将源语言的句子映射到目标语言的句子，实现自动翻译的功能。

此外，LSTM层还可以应用于语音识别任务。

语音信号是一种时间序列数据，具有时序性和长期依赖性。

传统的循环神经网络在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而LSTM层通过引入门控机制，可以有效地解决这些问题。

因此，LSTM层在语音识别中被广泛应用，可以将输入的语音信号转化为文字。

除了自然语言处理和语音识别，LSTM层还可以应用于时间序列预测任务。

时间序列数据具有时序性和相关性，传统的神经网络往往无法捕捉到这些特征。

而LSTM层通过记忆单元的存储和更新，可以有效地建模时间序列数据的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。

例如，LSTM层可以用于股票价格预测、天气预测等任务。

总结起来，LSTM层作为一种特殊的循环神经网络层，具有记忆能力和长期依赖处理能力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译和时间序列预测等领域。

通过引入门控机制，LSTM层可以有效地解决传统循环神经网络在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。

人工智能深度学习技术练习(习题卷18)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]一般我们建议将卷积生成对抗网络(convolutional generative adversarial nets)中生成部分的池化层替换成什么?CA)跨距卷积层(Strided convolutional layer)B)ReLU层C)部跨距卷积层(Fractional stridedconvolutional layer)D)仿射层(Affine layer)2.[单选题]梯度下降算法的正确步骤是什么?A计算预测值和真实值之间的误差B重复迭代，直至得到网络权重的最佳值C把输入传入网络，得到输出值D用随机值初始化权重和偏差E对每一个产生误差的神经元，调整相应的(权重)值以减小误差A)AbcdeB)EdcbaC)CbaedD)Dcaeb3.[单选题]自顶向下设计主要由下列哪个语法元素实现？（）。

A)面向对象B)函数C)循环结构D)过程4.[单选题]自定义循环训练模型模式，无需（）过程A)编译B)求导C)计算梯度D)计算得分5.[单选题]pytorch中可视化参数分布：A)writer.add_graphB)writer.add_scalarC)writer.add_histogramD)writer.add_figure6.[单选题]Sigmoid激活函数的导数范围是( )A)(0,0.1]B)(0,0.2]C)(0,0.25]D)(0,0.5]7.[单选题]绘制直方图的命令是（）。

A)plt.bar()B)plt.histC)plt.pieD)plt.scatter8.[单选题]哪个算法同一层使用不同的卷积核尺寸进行计算A)LeNetB)AlexNetC)ResNetD)Inception9.[单选题]要建立数学模型,其详细过程是必须经过数据测量、数据比较、( )过程,才能达到最优。

LSTM-长短期记忆网络循环神经网络(RNN)人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。

传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆的问题，如下图：看到这里，你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆。

我们把这个图展开：可以看出，我们输入$X_0$后，首先警告训练，得到输出$h_0$，同时会把这个输出传递给下一次训练$X_1$，普通的神经网络是不会这样做的，这时对$X_1$进行训练时，输入就包括了$X_1$本身和训练$X_0$的输出，前面的训练对后面有印象，同样的道理，之后的每一次训练都收到了前面的输出的影响(对$X_1$训练的输出传递给训练$X_2$的过程，$X_0$对$X_2$的影响是间接的)。

遇到的问题循环神经网络很好用，但是还有一些问题，主要体现在没办法进行长期记忆。

我们可以想象(也有论文证明)，前期的某一次输入，在较长的链路上传递时，对后面的影响越来越小，相当于网络有一定的记忆能力，但是记忆力只有7秒，很快就忘记了，如下图$X_0$和$X_1$对$h_{t+1}$的影响就比较小了(理论上通过调整参数避免这个问题，但是寻找这个参数太难了，实践中不好应用，因此可以近似认为不可行)，LSTM的提出就是为了解决这个问题的。

LSTMLSTM(LongShortTermMemory)本质还是一种RNN，只不过其中的那个循环，上图中的那个A被重新设计了，目的就是为了解决记忆时间不够长的问题，其他神经网络努力调整参数为的是使记忆力更好一点，结果LSTM天生过目不忘，简直降维打击！普通的RNN中的A如下图，前一次的输入和本次的输入，进行一次运算，图中用的是tanh：相比较起来，LSTM中的A就显得复杂了好多，不是上图单一的神经网络层，而是有四层，如下图，并且似乎这么看还有点看不懂，这就是本文需要重点分析的内容，仔细认真读下去，定会有收获：定义一些图形的含义，黄色方框是简单的神经网络层；粉色的代表逐点操作，如加法乘法；还有合并和分开(拷贝)操作：核心思想首先看下图高亮部分，前一次的输出，可以几乎没有阻碍的一直沿着这条高速公路流动，多么简单朴素的思想，既然希望前面的训练不被遗忘，那就一直传递下去：当然，为了让这种传递更加有意义，需要加入一些门的控制，这种门具有选择性，可以完全通过，可以完全不通过，可以部分通过，S函数(Sigmoid)可以达到这样的目的，下面这样就是一个简单的门：总结一下，我们构造LSTM网络，这个网络有能力让前面的数据传递到最后，网络具有长期记忆的能力，同时也有门的控制，及时舍弃那些无用的记忆。

深度学习与神经网络考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪个不是深度学习常用的框架？（）A TensorFlowB PyTorchC ScikitlearnD Keras2、神经网络中的激活函数的作用是？（）A 增加模型的复杂度B 引入非线性C 加速模型的训练D 减少过拟合3、在卷积神经网络中，池化层的主要作用是？（）A 特征提取B 减少参数数量C 增加模型的鲁棒性D 以上都是4、以下哪种情况可能导致神经网络过拟合？（）A 训练数据过少B 模型过于简单C 正则化参数过大D 学习率过高5、反向传播算法用于计算？（）A 输入层的误差B 输出层的误差C 各层神经元的误差D 损失函数的值6、以下哪个不是神经网络的优化算法？（）A 随机梯度下降B 牛顿法C 模拟退火D 蚁群算法7、在循环神经网络中，用于解决长期依赖问题的机制是？（）A 门控机制B 注意力机制C 池化机制D 卷积机制8、对于图像识别任务，以下哪种神经网络结构表现较好？（）A 多层感知机B 卷积神经网络C 循环神经网络D 自编码器9、深度学习中的“深度”通常指的是？（）A 数据的规模B 模型的复杂度C 网络的层数D 训练的时间10、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率C 召回率D 以上都是二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、神经网络中的神经元通过_____接收输入信号，并通过_____产生输出信号。

2、常见的激活函数有_____、＿____、＿____等。

3、卷积神经网络中的卷积核的大小通常为_____。

4、深度学习中的正则化方法包括_____、＿____、＿____等。

5、循环神经网络中的长短期记忆单元（LSTM）包含_____、＿____、＿____三个门。

6、图像分类任务中，数据增强的常见方法有_____、＿____、＿____等。

7、神经网络的训练过程包括_____和_____两个阶段。

循环神经⽹络-GRU和LSTM⼀、GRU⾸先需要明确的是，GRU出现的时间是在LSTM之后的，其实为了简化LSTM⽽产⽣的，由于其简易型，⼀般都会先进⾏介绍。

⾸先来看⼀下RNN的⽰意图，如下。

这⾥不做解释。

下图是GRU的⽰意图，相较于RNN似乎复杂了许多。

其只是增加了⼀个cell来存储需要远程传递的信息以及相应的gate来管控信息的传递。

前⼀层的隐藏状态与本层的输⼊合在⼀起分别进⼊激活函数中，得到重置门R，更新门Z。

随后重置门决定前⼀层的隐藏状态如何参与本层的输⼊计算，得到候选隐藏状态。

这⾥重置门的⼤⼩主要决定前⼀层的输出结果与本层的输出结果的关系。

更新门则是决定是否使⽤候选隐藏状态来更新隐藏状态，还是使⽤上⼀层的状态进⾏传播。

这⾥⾮此即彼。

事实上，从公式中来观察GRU可能更加易懂。

R_{t}=\sigma\left(X_{t} W_{x r}+H_{t-1} W_{h r}+b_{r}\right)Z_{t}=\sigma\left(X_{t} W_{x z}+H_{t-1} W_{h z}+b_{z}\right)\widetilde{H}_{t}=\tanh \left(X_{t} W_{x h}+\left(R_{t} \odot H_{t-1}\right) W_{h h}+b_{h}\right)H_{t}=Z_{t} \odot H_{t-1}+\left(1-Z_{t}\right) \odot \widetilde{H}_{t}两个门的计算都是根据前⼀层H和这⼀层输⼊X，随后重置门在前⼀层的H前作为系数，得到候选隐藏状态。

这⾥门的隐藏状态使⽤sigmoid来得到介于0和1之间的结果，⽽计算候选隐藏状态使⽤的激活函数为tanh。

随后则是决定是否使⽤候选隐藏状态的信息传播，如果不是则传播上⼀层的隐藏状态。

事实上，在计算的过程中，⾮此即彼的关系并不明显，因为经过sigmoid计算的结果可能并不等于0，但这样说便于理解。

lstm的原理LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络结构，它能够有效地处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据等。

本文将介绍LSTM的原理和应用。

一、LSTM的原理LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，相较于传统的循环神经网络，LSTM引入了门控机制，通过这种机制可以更好地处理长序列和长期依赖关系。

LSTM包含了三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门。

输入门控制当前时刻的输入信息对当前时刻的细胞状态的影响。

遗忘门控制上一时刻的细胞状态对当前时刻的细胞状态的影响。

输出门控制当前时刻的细胞状态对当前时刻的输出的影响。

LSTM的核心思想是通过这些门控机制来决定当前时刻的细胞状态的更新和传递，从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

这种门控机制可以有效地控制信息的流动，避免梯度消失和梯度爆炸问题，提高了模型的训练效果。

二、LSTM的应用LSTM在自然语言处理领域有着广泛的应用。

通过LSTM可以实现文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等任务。

在文本分类任务中，LSTM可以将文本序列作为输入，通过学习序列中的长期依赖关系，提取出文本的语义信息，从而实现对文本的分类。

在情感分析任务中，LSTM可以通过学习文本序列中的情感信息，判断文本的情感倾向，如正面情感或负面情感，从而实现情感分析的自动化。

在机器翻译任务中，LSTM可以将源语言的序列作为输入，通过学习源语言和目标语言之间的对应关系，生成目标语言的序列，从而实现机器翻译的自动化。

在语音识别任务中，LSTM可以将语音信号转化为文本序列。

通过学习语音信号中的语音特征和语音之间的时序关系，实现对语音信号的自动识别和转录。

除了在自然语言处理领域，LSTM在时间序列预测、图像处理等领域也有着广泛的应用。

通过学习序列数据中的长期依赖关系，LSTM 可以提取出序列数据中的重要特征，从而实现对序列数据的预测和分析。

总结：LSTM作为一种循环神经网络结构，在处理序列数据方面具有很大的优势。

LSTM网络结构简述LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变种，专门用于处理和预测时间序列数据。

相比于传统的RNN，LSTM在记忆长期依赖关系方面更加有效。

LSTM网络结构由一系列的LSTM单元（cell）组成，每个单元都有自己的状态，包括一个隐藏状态（cell state）和一个输出状态（output state）。

LSTM的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。

在每一个时间步，LSTM接收一个输入向量（input vector）和前一个时间步的隐藏状态，通过输入门控制是否将输入记忆到隐藏状态中，通过遗忘门控制是否保留前一个时间步的隐藏状态中的信息，通过输出门生成当前时间步的输出。

这种门控机制使得LSTM能够自动选择是否忽略一些信息和记住一些信息。

以下是LSTM单元的具体运算过程：1. 输入门（input gate）：计算当前时间步输入的重要性。

首先，使用sigmoid激活函数将当前时间步输入和前一个时间步的隐藏状态进行联合计算，并产生一个介于0和1之间的“输入控制门”，表示保留或丢弃输入信息的程度。

然后，将这个门与当前时间步的输入向量相乘，得到当前时间步的记忆候选（candidate）。

2. 遗忘门（forget gate）：计算是否保留前一个时间步隐藏状态中的信息。

同样，使用sigmoid激活函数将前一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入进行联合计算，并产生一个介于0和1之间的“遗忘控制门”，表示保留或丢弃前一个时间步隐藏状态的程度。

3. 更新隐藏状态（update hidden state）：将输入门得到的记忆候选和遗忘门得到的前一个时间步隐藏状态进行按元素相加的操作，得到更新后的隐藏状态。

4. 输出门（output gate）：计算当前时间步的输出。

神经网络中的RNN和LSTM模型详解在人工智能领域，神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的计算模型。

它通过学习数据的模式和规律，能够进行分类、预测等任务。

其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是两种常见的神经网络模型。

RNN是一种具有记忆功能的神经网络，它通过将当前的输入和之前的状态结合起来，来预测下一个状态。

与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时能够考虑到上下文的信息。

例如，在自然语言处理中，RNN可以根据前面的单词来预测下一个单词，从而生成连贯的句子。

然而，传统的RNN模型存在着“梯度消失”和“梯度爆炸”的问题。

当序列长度较长时，梯度会逐渐消失或爆炸，导致网络无法有效地学习长期依赖关系。

为了解决这个问题，LSTM模型应运而生。

LSTM是一种特殊的RNN变体，它引入了门控机制来控制信息的流动。

LSTM 单元中的三个门：输入门、遗忘门和输出门，分别用来控制输入、记忆和输出的权重。

通过这种方式，LSTM能够有效地捕捉长期依赖关系，并且能够更好地处理序列数据。

具体来说，LSTM模型通过输入门来决定哪些信息需要被记住，通过遗忘门来决定哪些信息需要被遗忘，通过输出门来决定哪些信息需要输出。

这种门控机制使得LSTM能够在处理长序列时保持较为稳定的梯度，并且能够更好地捕捉序列中的重要特征。

除了输入门、遗忘门和输出门，LSTM还引入了一个细胞状态（cell state），用来存储和传递信息。

细胞状态在整个序列中保持不变，只有通过门控机制来更新和调整。

这种机制使得LSTM能够在长序列中有效地传递信息，从而更好地理解序列的上下文。

总结一下，RNN和LSTM是两种常见的神经网络模型，用于处理序列数据。

RNN通过循环的方式将当前输入和之前的状态结合起来，来预测下一个状态。

然而，传统的RNN模型存在着梯度消失和梯度爆炸的问题。

神经网络中的循环神经单元与长短期记忆网络分析神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它通过学习和训练来实现各种任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是两种常见的神经网络架构，它们在处理序列数据方面具有独特的优势。

循环神经网络是一种具有反馈连接的神经网络，它的每个神经元输出不仅依赖于当前输入，还依赖于前一时刻的输出。

这种反馈机制使得循环神经网络能够对序列数据进行建模和处理。

例如，当我们处理语言文本时，每个词的意义和上下文是相关的，循环神经网络可以通过记忆之前的词来理解当前词的含义。

然而，传统的循环神经网络存在着“梯度消失”和“梯度爆炸”的问题。

当序列长度较长时，反向传播算法中的梯度会逐渐变小或变大，导致网络无法有效地学习长期依赖关系。

为了解决这个问题，LSTM网络应运而生。

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，它引入了一种称为“门”的机制来控制信息的流动。

LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，每个门都有一个权重向量，用于控制信息的传递和保留。

通过这种门机制，LSTM网络可以有效地学习和记忆长期依赖关系。

具体来说，输入门决定了当前输入的哪些信息应该被记忆，遗忘门决定了之前的记忆中哪些信息应该被遗忘，输出门决定了当前记忆中的哪些信息应该被输出。

这种门机制使得LSTM网络能够在长序列数据中准确地捕捉到重要的上下文信息，从而提高了模型的性能。

除了门机制，LSTM网络还引入了一个称为“细胞状态”的概念。

细胞状态是LSTM网络中的一个重要组成部分，它负责存储和传递信息。

通过遗忘门和输入门的调节，细胞状态可以在不同的时间步长中保持和更新信息。

这种长期记忆的能力使得LSTM网络在处理时间序列数据时非常有效。

循环神经单元和LSTM网络在序列数据处理中具有广泛的应用。

lstm的原理LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在处理序列数据时具有优秀的性能。

LSTM的原理基于神经网络的结构和参数更新机制，通过记忆单元和门控机制的设计，能够有效地捕捉和利用长期依赖关系，从而在序列数据的建模和预测任务中取得了显著的成果。

LSTM的核心思想是引入了记忆单元（Memory Cell），通过对记忆单元的读写操作来实现对序列数据的记忆和遗忘。

记忆单元可以看作是网络中的一个黑盒子，它能够存储和输出信息，并且具有一定的遗忘能力。

记忆单元的内部结构包括一个细胞状态（Cell State）和三个门控（Gate）：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）。

输入门控制着新输入的信息对细胞状态的更新。

它通过一个sigmoid 激活函数来决定哪些信息应该被更新，哪些信息应该被忽略。

输入门的输出和新的输入经过一个tanh激活函数，得到一个新的候选细胞状态。

然后，通过将输入门的输出和候选细胞状态相乘，并将其添加到上一个时间步的细胞状态上，实现对细胞状态的更新。

遗忘门用于控制哪些旧的信息应该被遗忘。

遗忘门的输出通过一个sigmoid激活函数，决定了上一个时间步的细胞状态中哪些信息应该被保留，哪些信息应该被遗忘。

然后，将遗忘门的输出和上一个时间步的细胞状态相乘，得到经过遗忘操作后的细胞状态。

输出门控制着细胞状态对当前时间步的输出。

输出门的输出通过一个sigmoid激活函数，决定了细胞状态中的哪些信息应该输出。

同时，细胞状态经过一个tanh激活函数，得到一个新的输出候选值。

然后，将输出门的输出和新的输出候选值相乘，得到最终的输出值。

通过引入门控机制，LSTM能够有效地控制信息的流动，从而解决了传统循环神经网络在长序列数据处理中的梯度消失和梯度爆炸问题。