3-1長短時記憶神經網路(LSTM)--簡單程式碼實現

阿新 • • 發佈：2019-02-16

LSTM（Long Short-Term Memory）是長短期記憶網路，是一種時間遞迴神經網路，適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。LSTM 已經在科技領域有了多種應用。基於LSTM的系統可以學習翻譯語言、控制機器人、影象分析、文件摘要、語音識別影象識別、手寫識別、控制聊天機器人、預測疾病、點選率和股票、合成音樂等等任務。

該程式碼不使用任何第三方深度學習工具包實現，利用Python3實現。

# -*- coding: utf-8 -*-
import copy, numpy as np
np.random.seed(0)

# 計算sigmoid函式的值
def sigmoid(x):
    output = 1/(1+np.exp(-x))
    return output

# 利用sigmoid函式計算誤差
def sigmoid_output_to_derivative(output):
    return output*(1-output)

# 訓練資料集並進行迭代
int2binary = {}
binary_dim = 8

largest_number = pow(2,binary_dim)
binary = np.unpackbits(np.array([range(largest_number)],dtype=np.uint8).T,axis=1)
for i in range(largest_number):
    int2binary[i] = binary[i]

# 設定LSTM的引數
alpha = 0.1
input_dim = 2
hidden_dim = 16
output_dim = 1

# 初始化神經網路的權重
synapse_0 = 2*np.random.random((input_dim,hidden_dim)) - 1
synapse_1 = 2*np.random.random((hidden_dim,output_dim)) - 1
synapse_h = 2*np.random.random((hidden_dim,hidden_dim)) - 1

synapse_0_update = np.zeros_like(synapse_0)
synapse_1_update = np.zeros_like(synapse_1)
synapse_h_update = np.zeros_like(synapse_h)

# 進行訓練
for j in range(10000):

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