1.LSTM细节分析理解（pytorch版）
2.基于LSTM模型的源码某股票未来股价的预测
3.大名鼎鼎的LSTM详解
4.基于Pytorch的LSTM详解
5.神经网络——单层LSTM
6.简单实现CNN+LSTM
LSTM细节分析理解（pytorch版）
在理解LSTM的内部机制和PyTorch实现时，一个关键步骤是源码将理论与实践相结合。LSTM的源码运作机制包括三个门：输入门、遗忘门和输出门，源码它们通过一系列公式控制信息的源码流动。在PyTorch的源码开闸放水选股指标源码torch.nn.LSTM函数中，隐藏层大小（hidden_size）对应公式中的源码参数，num_layers决定网络的源码深度，input_size和embedding_dim有关，源码而batch_first参数调整了输入数据的源码维度顺序。双向LSTM则通过序列的源码前向和后向传播扩展了信息处理范围。
输入和输出在PyTorch API中分别对应h和c，源码形状为(num_layers * num_directions,源码 batch, hidden_size)。输入是源码一个序列，经过多层LSTM单元处理后，源码输出是最终的隐状态，对于单向LSTM，这通常作为整个序列的embedding使用；对于双向LSTM，每个时间步的隐层输出都可用于词级别的嵌入。
在实际应用中，处理变长序列是一个挑战，这时`torch.nn.utils.rnn.pack_sequence`和`pad_sequence`函数就显得尤为重要，它们用于整理和填充序列，确保每个时间步都能正确地输入到LSTM中。通过`pack_padded_sequence`包装pad后的数据，可以确保LSTM处理过程的正确性，而`pad_packed_sequence`则用于后续的处理或与不同长度数据的融合。
在设计上，这些工具的使用可能是因为它们能处理不同长度的数据，提供了更灵活的输入处理方式。总的来说，理解PyTorch中的LSTM不仅需要掌握理论公式，还要熟悉其函数参数和实际操作流程。
基于LSTM模型的某股票未来股价的预测
在股票预测中，传统循环神经网络在处理长序列时效率会下降。为解决这个问题，LSTM模型引入了细胞状态c，区分短期和长期记忆，有效应对时间序列的复杂性。LSTM神经元通过门控机制管理细胞状态，允许信息的精准流动。以下是LSTM模型结构和应用的简要概述：
首先，LSTM通过接收当前输入xt、前一时刻隐藏状态ht-1和ct-1，生成新的隐藏状态ht和细胞状态ct。它通过控制门来控制长期状态c的保留、短期状态的流入和输出到隐藏层的信息。实验中，使用LSTM模型预测股票价格，利用历史交易数据，包括收盘价、开盘价等，划分训练集和测试集。校园同城源码
程序代码中，get_data函数从Tushare Pro获取股票数据，transform_dataset则将数据转换为模型所需的格式。模型使用LSTM层，训练集和测试集的划分以及MinMaxScaler对数据进行标准化。实验结果表明，尽管天数据预测未来一天的股票价格效果较好，但预测结果存在滞后性和较大误差，这表明单纯依赖历史成交信息难以精确预测股价。
参考文献支持了LSTM在股市预测中的应用，但实验结果提示，预测股票价格仍面临挑战。未来的研究可能需要结合更多因素和更优化的模型来提高预测精度。
大名鼎鼎的LSTM详解
大名鼎鼎的LSTM详解
本文详尽解释了LSTM的起源及其工作原理，特别关注于新手可能遇到的困惑。LSTM在年提出，为解决RNN中长序列处理的梯度消失问题应运而生。它的核心是引入了细胞状态Ct，与传统的隐层状态h有所不同。 LSTM的基本结构包括细胞状态和隐层状态的交互，通过"门"结构进行信息选择性保留和遗忘。遗忘门决定哪些信息被遗忘，输入门负责接收新的信息并选择保留，而输出门则决定输出哪些内容。每个门结构都由一个sigmoid函数和tanh激活函数控制，参数计算涉及输入维度、隐层大小和权重矩阵的维度。 以一个例子来说，若输入向量x_t维度为，隐层大小为，那么遗忘门W_f、W_i、W_c和W_o的参数量为*，加上四个bias参数共计个。在PyTorch实现中，lstm的计算略有不同，利用了分块矩阵技术，但结果保持一致。基于Pytorch的LSTM详解
在深入解析基于Pytorch的LSTM时，我遇到了一些困惑，本文总结了在使用torch.nn.LSTM()函数时的思考与解决策略。
深入探讨torch.nn.LSTM参数解释，尤其关注num_layers和birectional两个参数对LSTM输出的影响。理解LSTM输出分为三部分：output, (h,c)，分别代表LSTM所有时间步的隐层结果、LSTM最后一个时间步的隐层结果以及LSTM最后一个时间步的Cell状态。
LSTM的输出与num_layers和birectional参数息息相关。num_layers参数影响LSTM的层数，birectional参数决定输出是否同时包含正向和反向的隐层结果。birectional为True时，输出的最后一个维度为隐藏层维度的两倍，因为输出被分为正向和反向两个部分。麒麟源码论坛这表明，正向和反向的结果被拼接，形成了最终的输出。
在理解输出的组织方式后，可以发现当设置bidirectional为True时，LSTM的输出维度会增加，因此后续层的输入维度应调整为2 * hidden_dim。这使得模型能够同时从正向和反向两个角度捕捉序列信息，显著增强模型的表达能力。
引入注意力机制的LSTM，能有效解决RNN在处理长序列数据时的长期依赖问题。注意力机制通过为每个时间步的输出赋予不同权重，综合考虑序列中各个时间步的信息，进而产生更准确的输出。
下面是一个简单的代码示例，展示如何在LSTM模型中集成注意力机制。在实现过程中，观察张量形状的变化，以理解注意力机制的运作原理。经过调整，模型在文本分类任务上的准确率显著提升。
通过实践发现，注意力机制的加入能显著提升模型性能，特别是在处理较长序列数据时。例如，在一个基于TEXTRNN的文本分类项目中，添加注意力机制后，模型的准确率从约0.5提升至0.8，仅经过2个Epoch左右。尽管项目的细节可能不够严谨，但充分展示了注意力机制在提升模型性能方面的巨大潜力。
神经网络——单层LSTM
LSTM神经网络，全称为长短时记忆神经网络(Long Short-term Memory)，是一种特殊的循环神经网络(RNN)。以下从几个方面对LSTM进行介绍。
1. 基本概念
1.1 cell
Cell是构成RNN神经网络的基本单元，能记忆之前输入的状态。LSTM是RNN的一种变种，解决了RNN在训练过程中梯度爆炸和梯度消失的问题。在LSTM中保持了Cell的概念，但与RNN不同的是，LSTM中Cell记忆的是两种状态：1）记忆之前输入的状态c（Tensorflow中称c-state）；2）当前输出状态h（Tensorflow中称m-state）。
LSTM的输入是按照时间序列分步进行输入，在每个时间步(Timestep)cell都进行状态更新。在t时刻，cell的记忆状态[公式] 表示Cell记忆t-1以及以前时刻的输入状态， [公式] 表示t-1时刻Cell的输出。于是当多个Cell逻辑连接在一起时，就组成了一个完整的LSTM推断过程，如下图。在一轮LSTM推断中，LSTM输入序列为 [公式] ，春笋公式源码Timestep=t。此时LSTM输出为 [公式] ，然后输入新的序列进行下一轮的推断。
1.2 门
门(Gate)是将LSTM与RNN区分开来的一个重要概念，cell更新状态靠的是门。在cell中，有三个门：遗忘门(Forget Gate)，输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。门的作用是控制数据范围，接下来会围绕下面三个问题对门和cell结构进行解释，1）门的输入数据是什么；2）门的输出数据是什么；3）门控制谁的数据范围。
1）门的输入数据是什么？
门的输入数据是前一个时刻cell的输出[公式] 和当前的输入 [公式] 。
2）门的输出数据是什么？
门的输入数据乘以权值矩阵，然后经过激活函数，即为门的输出，门输出的数据范围与激活函数的类型有关。用函数表示：[公式]， [公式] 是激活函数，常用sigmoid函数， [公式] 表示门的输入数据， [公式] 表示权值和偏置（与神经元中的概念是一致的）。
3）门控制谁的数据范围？
2. LSTM结构
LSTM是由cell构成，而cell则是由gate构成。下面来看看gate是怎么构成cell的吧！
前一个时刻cell的输出和当前时刻序列的输入拼接作为各个门的输入，拼接后乘以不同权值矩阵（加上偏置）可以得到不同的门：遗忘门、输入门和输出门。上一时刻cell的记忆状态与遗忘门做element-wise（对应元素相乘），表示遗忘之前时刻的部分信息；输入门与new cell做element-wise，表示加入当前时刻的部分信息；经过遗忘和加入新的记忆，得到cell新的记忆状态。最后与输出门做element-wise，将cell部分信息作为cell的输出。
3. 代码实现
github上有比较好的基于tensorflow实现lstm的例子，对其中部分代码做一些说明和拓展。
4. FPGA实现
加速计算一般是加速推断部分，而训练是在CPU/GPU中进行。将各个权值数据范围弄清楚，设计各个模块就比较简单了。这里记录一下主要模块，在FPGA中实现推断部分需要的计算模块：矩阵计算、存储控制、cell结构。
需要注意的点：
简单实现CNN+LSTM
本文介绍如何简单实现结合CNN和LSTM的模型，以实现对图像的标题生成。首先，作者提出了一种注意力机制，通过Encoder和Decoder结构来处理图像信息和生成标题。输入为单一图像，输出为编码单词的嵌入向量，其中K表示单词总数，C为标题长度。bert源码 model特征向量由CNN提取，长度为[公式]，每个向量维度为D。
为了连接图像特征和二维空间，全连接层被应用，允许Decoder根据图像局部选择相关特征。LSTM负责逐字生成标题，其初始状态通过注释向量的均值预测，并使用软注意力机制进行计算。在每个时间步，LSTM会计算每个单词的条件概率，依赖于当前状态、上下文向量和前一个单词。
注意力机制采用独热变量或局部变量，当生成第[i]个单词时，模型会决定注释向量中的哪个部分最相关。使用多努利分布作为随机变量，目标是最大化近似变分下限。硬注意力学习中，通过对注意力位置采样，可以直接计算上下文向量的期望值。
实验部分展示了模型在生成标题时的注意力变化，随着单词生成，模型会逐渐关注图像的相关部分。一个成功的例子显示了模型能够正确聚焦在图像的关键区域，并生成对应的词语。对于实践应用，完整代码可以在github.com/mengjizhiyou...找到。
Python深度学习：用python实现LSTM
在Python中，深度学习中的LSTM（长短期记忆网络）是一个复杂的神经网络结构，用于处理序列数据。LstmLayer类是其核心部分，定义了LSTM层的构造函数，包括输入张量大小（input_width）、状态向量维度（state_width）和学习率（learning_rate）等参数。该类包含多个重要组件，如门的激活函数（如SigmoidActivator和TanhActivator）、状态向量的初始化、前向传播（forward）和反向传播（backward）方法，以及权重矩阵和偏置项的初始化和更新。
在forward方法中，通过计算遗忘门（f）、输入门（i）、输出门（o）和即时状态（ct）来更新单元状态（c）和输出（h）。每个门的计算涉及到与输入（x）、权重矩阵（如Wfh、Wix）以及上一个时刻的状态的交互，并通过激活函数进行调整。
在backward方法中，通过计算误差项（delta_h）和梯度，实现LSTM的反向传播，用于调整权重以优化模型。通过调用calc_gradient函数，逐时刻计算梯度，并在update方法中应用梯度下降算法更新权重。
此外，还有辅助函数如init_state_vec、init_weight_mat等，以及用于初始化和重置LSTM状态的方法reset_state。整个类还包含了用于数据集准备和梯度检查的函数。
要使用LSTM，首先实例化LstmLayer对象，然后通过调用forward方法处理输入数据，最后通过backward方法和反向传播计算梯度进行训练。测试函数test展示了如何使用LSTM处理数据集并进行反向传播。通过这个类，可以灵活地在Python中实现和应用LSTM进行序列数据的处理和预测。
LSTM原理专项介绍
LSTM原理专项介绍
LSTM缓解了RNN中梯度消失的问题，使其可以处理长短时序列。然而，它并未彻底解决梯度消失的问题。各大科技公司广泛应用于文本翻译、语音识别等领域，因其在各种场景下带来了显著的效果提升。
经过多次迭代和优化，LSTM现已成为循环神经网络领域的基石。接下来，我们将一探LSTM的神秘面纱。
在深入探讨LSTM之前，了解其与RNN的相似性与差异性尤为重要。RNN通过在时间轴上共享权重和循环利用信息，处理不同维度的对象，如音频、视频或序列样本。
相比于RNN，LSTM在隐层节点的基础上增加了一个单元状态(cell state)和输入、遗忘、输出门机制，复杂度显著提升。这一设计旨在解决RNN中的梯度消失问题，并提供更有效的特征选择。
在LSTM中，时间步循环原理与RNN类似，但通过门机制实现信息的高效管理。以下图示直观展示了LSTM与RNN在时间步循环过程中的差异。
通过门机制，LSTM实现了对信息的精准控制。遗忘门决定保留的历史信息；输入门选择性地将新信息加入记忆；输出门决定输出哪些记忆信息。这一设计极大地减轻了梯度消失问题，并优化了信息的保留与过滤。
LSTM的门机制主要包括：遗忘门(f)、输入门(i)、输出门(o)和候选记忆(c_hat)。这些组件协同工作，确保了记忆信息的高效更新与输出。
此外，LSTM通过巧妙设计，允许不同时间步的网络具有相同的权重，实现了信息的连续传递与更新。这一特性使得LSTM在处理长短时序列问题时，表现出色。
针对梯度消失问题，LSTM通过门机制控制梯度的传递，使得信息能够在较长时间跨度内保持稳定。尽管LSTM在理论上解决了梯度消失问题，但在序列过长的情况下，仍有可能遇到挑战。
在TensorFlow等深度学习框架中，LSTM集成了正则化手段，如dropout，以进一步优化模型性能，防止过拟合。
LSTM的参数量相对较大，因此在选择隐藏层大小和堆叠层数时需谨慎。隐藏层大小直接影响模型的表达能力与计算成本，而堆叠层数则决定了模型的深度与复杂度。
双向LSTM在处理序列数据时，不仅考虑历史信息，还融入了未来信息，显著提高了模型的预测能力。在情感分类等任务中，双向LSTM常被用于捕获完整序列的信息。
在API选择上，TensorFlow与PyTorch存在差异，但都提供了灵活的参数配置，以适应不同任务的需求。
尽管LSTM在处理序列数据方面表现出色，但其并非完美无缺。在特定场景下，可能需要结合其他模型或技术以进一步提升性能。
LSTM原理
本文从处理时间依赖信息出发，探讨了RNN的原理及其存在的问题，并在此基础上介绍了LSTM，阐述了LSTM如何解决RNN的长时依赖问题。
Long-short term memory，简称LSTM，被广泛应用于语音识别、机器翻译、手写识别等领域。它们由Hochreiter和Schmidhuber引入，并被广泛改进和普及。LSTM是一种具有记忆功能的循环神经网络，能够将时间序列上的信息关联起来，找出其中的特征，从而解决RNN的困难。
RNN
人类思考时并非每次都从空白的大脑开始。在阅读本文时，我们都是基于已有的对所见词的理解来推断当前词的含义。我们不会将所有东西都抛弃，然后用空白的大脑来思考。我们的思想具有持久性。RNN解决了这个问题，它是一种包含循环的神经网络，可以处理随时间变化的信息。
对于具有时序性的数据（如人的行为），如何在相互连接的模型中有效地表示其时序模式是分析的重点。以一个人走路姿态为例，一种处理方法是“时间并行化”，即将每个时间点人的姿态作为一个向量，并行送入传统神经网络中，用空间换取时间。
然而，这种方法存在以下三个方面的缺点：
1） 需要一个输入缓存，当有一定数量的输入序列后才一同送入网络中。然而，从逻辑上存在难题：网络如何来判定何时去检查缓存中的内容？
2） 将时间序列空间化，固定了序列长度，但一个序列的时间模式并不是固定长度的。
3） 最严重的问题是，这种方法无法区分时间序列中的相对位置和绝对位置。例如，以下序列具有相同模式，但由于位置不同，很难区分。
以上方法将时间看作一系列并行输入变量，还有一种方法：将时间抽象化处理，将其影响施加到处理系统上。假设由一个具有记忆功能的处理系统，每个时间点输入都会影响到系统状态。系统的下一个状态是由当前输入和当前状态决定的。用公式表示为：
将公式展开，就发现每个时间点的系统状态都是由以前所有序列决定的。
RNN是一个循环网络，hidden层的输出是由context中的变量和输入变量共同决定的。Context中存储了系统前一时刻的状态，并影响到下一个时刻的输出和系统状态。假设x是系统输入，h为系统状态，而y为系统输出。RNN中各个变量之间的联结关系可以简单表示为：
其中b和c是偏置。W，U，V是权重数据。权重数据能够提取出变量内部的特征。
尽管理论上RNN可以捕获长距离依赖，但在实际应用中，RNN会面临两个挑战：梯度爆炸和梯度消失。
在进行误差反向传播时，我们可以利用链式法则计算误差函数l对h0的偏导数：
我们对W进行奇异值分解：
那么就有：
当t很大时，偏导数的数值取决于最大奇异值是大于1还是小于1。
1）梯度爆炸
此时偏导数会变得很大，实际应用中会遇到NAN的错误，会影响训练的收敛。
2）梯度消失
此时偏导数会趋于0，从而在梯度更新前后没有什么差别，捕获长距离能力下降。
LSTM
LSTM的数学形式为：
符号O表示点乘。看上去LSTM的公式十分复杂，多个中间变量相互依赖。理解LSTM的核心是对C变量（学名细胞状态）的理解。细胞状态是一个记忆单元，它的作用是记住有用的信息，而遗忘无用或者对结果影响较小的信息。人们在看到一件事情或景象时，并不会搜遍脑海中所有记忆的事情，而是会通过相关联的记忆来对当下看到的事情产生思考。Ft作为“遗忘”门控来控制对上个状态的遗忘，忘记无用信息，留下有用信息。Ft是计算上一个时刻的输入、输出以及细胞状态的sigmoid函数，数值位于（0,1）之间。为了有选择地记住新信息，增加了记忆门gt，乘以it可以有选择地记住一些信息。为了有选择地输出信息，还需要一个输出门来进行控制，因为并不是所有记住的信息都和当下需要输出的结果有关，所以输出门控制输出有关信息。整个过程用图就可以表示为：
导致RNN梯度爆炸和消失的主要是这一项求导：
LSTM是对RNN的改进，现在来看cell状态：
我们求导：
Ft是遗忘门的输出值，1表示对信息的保留，0表示舍弃旧的信息。如果选择对信息的保留，那么梯度就不会消失了。但是这也表示ct到ct-1的路径上梯度不会消失，并不能保证其他路径上梯度不会消失。LSTM可以缓解梯度消失，并不能消除，所以其可以解决RNN长期依赖的问题。
总结
RNN和LSTM都属于一种循环神经网络，循环神经网络可以处理时序信息。RNN在训练时，随着时间延长，梯度值的变化会不断被放大，最终导致梯度消失或爆炸。针对这个问题，LSTM通过引入复杂门控来缓解这个问题，可以解决长时依赖问题。
LSTM原理及实战
一、基本原理
理解LSTM首先要了解RNN，RNN的输入和输出都是序列，每个序列元素不仅与当前输入有关，还与序列中更早的输入有关。直观理解，上图展示了一个RNN处理序列数据的过程。在训练RNN时，我们通常使用反向传播通过时间(BPTT)来优化参数。然而，当序列长度过长时，梯度爆炸或梯度消失问题可能影响模型性能。
LSTM（长短时记忆）是一种特殊形式的RNN，通过遗忘门、输入门和输出门实现对信息的控制。LSTM旨在解决长序列训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，通过门控机制有效地保存和遗忘信息。LSTM在序列预测、文本生成、语音识别等领域有着广泛的应用。
二、基于Pytorch的实战
在Pytorch中，LSTM模型的核心API用于定义和训练模型。构造器需要初始化隐藏状态（h_0）和细胞状态（c_0），表示模型开始时的状态。在训练过程中，模型会生成新的隐藏状态（h_n）和细胞状态（c_n）。输入序列通常按时间步长组织，输入格式和输出格式取决于batch_first参数。
实际应用中，LSTM可以用于语言模型预测下一个单词、词性标注等任务。Pytorch提供了丰富的API来实现LSTM模型的构建和训练，如定义模型结构、加载预训练权重、调整超参数等。通过编写简单和完整的示例代码，可以轻松地将LSTM应用于实际问题。
参考资料
详细学习Pytorch LSTM API，请参考 pytorch.org/docs/stable...。深入理解LSTM网络原理，请查阅 colah.github.io/posts/2...。了解RNN基础，请参阅 zhuanlan.zhihu.com/p/...。
