实例介绍
# 初始化隐状态和记忆元，值为0，形状为（批量大小n，隐藏单元数h）
def init_lstm_state(batch_size, num_hiddens, device):
return(torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device), # 初始隐状态
torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device)) # 初始记忆元
def lstm(inputs, state, params):
[W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc, b_c,
W_hq, b_q] = params
(H, C) = state
outputs = []
for X in inputs:
I = torch.sigmoid((X @ W_xi) (H @ W_hi) b_i)
F = torch.sigmoid((X @ W_xf) (H @ W_hf) b_f)
O = torch.sigmoid((X @ W_xo) (H @ W_ho) b_o)
C_tilda = torch.tanh((X @ W_xc) (H @ W_hc) b_c)
C = F * C I * C_tilda
H = O * torch.tanh(C)
Y = (H @ W_hq) b_q # 只有隐状态才会传递到输出层，而记忆元Ct不直接参与输出计算
outputs.append(Y)
return torch.cat(outputs, dim=0), (H, C)
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