lstm提出时间？

一、lstm提出时间？

ARIMA模型于1982年提出，是时间序列预测分析方法之一。

二、lstm是什么？

答:lstm是长短期记忆网络英文缩写（英文:Long Short-Term Memory）。

长短期记忆网络是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。

三、lstm原理？

可以先来看一下什么是RNN？

1.1 RNN原理，一般来说，RNN的输入和输出都是一个序列，分别记为和 ，同时的取值不仅与有关还与序列中更早的输入有关(序列中的第t个元素我们叫做序列在time_step=t时的取值)。1.2 LSTM原理，LSTM是一种特殊的RNN，主要通过三个门控逻辑实现(遗忘、输入、输出)。它的提出就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。

四、lstm评价指标？

优点：

在序列建模问题上有一定优势，具有长时记忆功能。实现起来简单。

解决了长序列训练过程中存在的梯度消失和梯度爆炸的问题。

缺点：

并行处理上存在劣势。与一些最新的网络相对效果一般

使用场景

1、CV和语音识别领域

2、NLP中：文本分类、情感分析、文本生成和命名实体识别——目前比较主流的方法就是lstm+CRF

五、lstm的特点？

LSTM是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性，同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的Vanishing Gradient问题。

具体到语言处理任务中，LSTM非常适合用于处理与时间序列高度相关的问题，例如机器翻译、对话生成、编码\解码等。虽然在分类问题上，至今看来以CNN为代表的前馈网络依然有着性能的优势，但是LSTM在长远的更为复杂的任务上的潜力是CNN无法媲美的。

它更真实地表征或模拟了人类行为、逻辑发展和神经组织的认知过程。

六、lstm循环单元结构？

长短时期记忆（LSTM）及门控循环单元（GRU）网络结构

七、lstm使用gpu加速

博客文章：使用LSTM模型加速GPU

随着深度学习的发展，GPU的使用变得越来越普遍。在许多应用中，LSTM模型已成为处理时间序列数据的关键模型。然而，传统的CPU运行LSTM模型可能无法满足实时性要求，特别是在处理大规模数据时。在这种情况下，使用GPU加速LSTM模型就显得尤为重要。 本文将介绍如何使用GPU加速LSTM模型，并讨论一些关键技术。首先，我们需要了解GPU的基本概念和特性，以及如何将LSTM模型移植到GPU上。接下来，我们将讨论如何使用CUDA和cuDNN库来加速LSTM模型的计算。最后，我们将展示一些实验结果，以证明GPU加速LSTM模型的有效性。

一、GPU的基本概念和特性

GPU是一种专门为并行计算设计的硬件设备，它具有高速内存和大量的处理单元。与CPU相比，GPU更适合执行大规模的数据处理任务。通过使用GPU，我们可以将复杂的计算任务分解为许多小任务，并将这些小任务分配给不同的处理器单元同时执行。这种并行处理方式可以显著提高计算速度，尤其是在处理大规模数据时。

二、将LSTM模型移植到GPU

将LSTM模型移植到GPU需要一些准备工作。首先，我们需要安装支持GPU计算的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。然后，我们需要将LSTM模型的代码进行适当的修改，以便它可以利用GPU进行计算。通常，我们需要将模型定义中的计算节点转移到GPU上，并将输入数据也移动到GPU上。

三、使用CUDA和cuDNN库加速LSTM模型

CUDA是NVIDIA公司开发的并行计算平台和API模型，它允许开发者使用NVIDIA GPU进行计算。cuDNN是NVIDIA开发的深度神经网络库，它提供了许多优化的算法和操作，以加速深度学习模型的训练和推理过程。 在使用CUDA和cuDNN库加速LSTM模型时，我们需要将LSTM模型的计算操作转移到GPU上执行。这通常涉及到使用CUDA函数来分配GPU内存、执行矩阵乘法和广播操作等。同时，我们还需要使用cuDNN库提供的算法来优化LSTM模型的计算过程。

实验结果

通过使用GPU加速LSTM模型，我们发现模型的运行速度得到了显著提高。在处理大规模数据时，GPU加速的LSTM模型比传统的CPU模型快了几十倍甚至上百倍。此外，我们还发现模型的准确性和稳定性也得到了提高，这表明GPU加速确实可以提高深度学习模型的性能。 总之，使用GPU加速LSTM模型是一种有效的提高模型运行速度和性能的方法。通过了解GPU的基本概念和特性，以及如何将LSTM模型移植到GPU上，并使用CUDA和cuDNN库来加速计算操作，我们可以获得更好的深度学习应用效果。

八、lstm的权重怎么调节？

在两层LSTM结构中，或者是BiLSTM结构中，其实不同隐藏层的输出权重应该更有所选择才好，比如用于情感分析的一句话，我今天心情很好，上午去打球了，下午去打游戏了。如果我们采用传统的方法去训练LSTM再分类的话，会发现，这个分类结果可能是中性，当然这和训练集有关，如何减小这种误判断呢。我们就需要在Hidden的时候引入注意力机制，自动调节hidden，忽略对结果不重要的语素。即加大 我今天心情很好，减小上午去打球了，采用乘法门来控制，类似于LSTM中的遗忘机制，这里采用sigmoid来激活，控制门大小。

九、lstm和rnn的区别？

LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去的输出和当前的输入concatenate到一起，通过tanh来控制两者的输出，它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。

而LSTM为了能记住长期的状态，在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出，增加的这一路就是细胞状态，也就是途中最上面的一条通路。事实上整个LSTM分成了三个部分：

1）哪些细胞状态应该被遗忘

2）哪些新的状态应该被加入

3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么

十、lstm算法的优缺点？

LSTM算法全称为Long short-term memory，最早由 Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出[6]，是一种特定形式的RNN（Recurrent neural network，循环神经网络），而RNN是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。这里要注意循环神经网络和递归神经网络（Recursive neural network）的区别

优点：

在序列建模问题上有一定优势，具有长时记忆功能。实现起来简单。

解决了长序列训练过程中存在的梯度消失和梯度爆炸的问题。

缺点：

并行处理上存在劣势。与一些最新的网络相对效果一般