python中RNN和LSTM有什么不同

python中RNN和LSTM有什么不同？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

Python的優點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。

1、RNN

簡單的神經網絡和卷積神經網絡都有一個主要的特點，那就是都不具備記憶能力，也就是說，它們都是分別處理每一個輸入，而不存在前、后兩個輸入之間的關系。例如，您需要處理數據點或時序，您需要同時向網絡顯示整個時序，也就是將時序轉換為單一數據點輸入。采用這種輸入方式的網絡叫做前向神經網絡(feddforwardnetwork)。

為了使這個過程更加容易理解，我們用簡單的循環邏輯來實現一個RNN的前向傳播。

#簡單的RNN實現Numpy實現
import numpy as np
timesteps=100
input_feature=32
output_fearture=64
inputs=np.random.random((timesteps,input_feature))#生成100,32形狀的矩陣
print(inputs)
state_t=np.zeros((output_fearture,))#生成64個全為0的數
print(state_t)
w=np.random.random((output_fearture,input_feature))
u=np.random.random((output_fearture,output_fearture))
b=np.random.random((output_fearture,))
successive_outputs=[]
for input_t in inputs:
    output_t=np.tanh(np.dot(w,input_t)+np.dot(u,state_t)+b)#np.dot表示數組點積
    successive_outputs.append(output_t)
    state_t=output_t
final_output_sequence=np.stack(successive_outputs,axis=0)
print(final_output_sequence)

2、LSTM

在理論上，RNN應該能夠記住在過去的時間里看到過的信息，但是實際上它不可能學習長期存在的信息，主要是由于梯度消失的問題。因此研究人員設計了LSTM(longshort-termmemory)，也就是所謂的長短期記憶。

與RNN相比，LSTM多了一種跨域攜帶信息的多時間步法(細胞狀態C)，這種步法類似于傳送帶，它運行方向與你所處理的序列方向平行，而序列中的信息可以隨時跳到傳送帶上，然后被傳送帶送到更遠的時間步，必要時還能原封不動地跳回來。那是LSTM的原理。

看完上述內容，你們掌握python中RNN和LSTM有什么不同的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！