本文介紹如何用theano實現lstm結構的迴圈神經網路。文中將以imdb資料為例，用lstm進**緒分析。
large movie review dataset dataset（imdb dataset）
在傳統的rnn中，梯度反饋過程中的梯度反饋訊號，會在大量的遞迴傳遞中逐漸消失。這意味著，傳遞矩陣的兩級對學習過程有著巨大的影響：如果傳遞矩陣很小（比如最大特徵值小於1），會導致消失；如果傳遞矩陣很大（比如最大特徵值大於1），會導致學習的偏移。
lstm引入了一種記憶單元的新結構：
記憶單元包括以下要素：
- 輸入門（input gate）
- 與自遞迴鏈結的神經元（self-recurrent connection）
- 遺忘門（forget gate）
- 輸出門（output gate）
定義變數如下： - x
t 表示
t 時間儲存單元（memory cell）層 - w
i，wf
，wc ，wo
，ui ，uf
，uc ，uo
和vo 是權重矩陣 - b
i ，bf
，bc ，bo
是偏置向量
具體的計算過程如下：
- 計算
t 時間輸入門的值it
, 和會議單元的狀態值c˜
t :
參考文獻
lstm模型介紹:
帶有遺忘門的 lstm：
英文原文：
基於社交網路的情緒化分析IV
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