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基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的人才培養(yǎng)模型設(shè)計

來源:期刊VIP網(wǎng)所屬分類:人力資源管理時間:瀏覽:

  摘要:長短時記憶LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理雖有記載,但究其物理過程很多資料都未解釋清楚,該文以學(xué)校人才培養(yǎng)為.例,將LSTM網(wǎng)絡(luò)類比為通過多年辦學(xué)的吐故納新,將成功的經(jīng)驗(yàn)長期繼承下來,而把逐年的新貢獻(xiàn)又增加上去,如此循環(huán),就把多級LSTM的級聯(lián)展現(xiàn)在讀者面前。

  關(guān)鍵詞:長短時記憶LSTM;遺忘門f;輸入門i;輸出門Q,

人才培養(yǎng)論文

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  1 背景

  一談到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)似乎就高不可攀,深不可測,其實(shí)它都是為了解決日常生活中的實(shí)際問題。例如四川大學(xué)錦城學(xué)院從2005年開辦以來到今天已有14年的歷史,若把每年的人才培養(yǎng)工作總結(jié)進(jìn)行整理,會發(fā)現(xiàn)它都是在原有的基礎(chǔ)狀態(tài)ht-1和已有信息Ct-1之上,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和社會的進(jìn)步在不斷地更新前進(jìn),這就可以看作是一個長短時記憶LSTM模型。因此,本文立足于高校的人才培養(yǎng),結(jié)合LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計一個關(guān)于人才培養(yǎng)的LSTM模型,以更直觀的形式來闡述LSTM的工作原理。

  2 LSTM網(wǎng)絡(luò)

  長短時記憶網(wǎng)絡(luò)[1-2](Long Short-Term Memory,LSTM),是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]的一種變體,可以有效地解決簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度爆炸或消失問題。LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

  LSTM網(wǎng)絡(luò)引入一個新的記錄信息的Ct專門進(jìn)行循環(huán)信息傳遞,同時輸出信息給隱藏層的外部狀態(tài)h1。LSTM網(wǎng)絡(luò)中的門是一種軟門,取值在(0,1)之間,表示以一定的比例運(yùn)行信息通過。其中遺忘門f1,控制上一時刻的信息Ct-1需要遺忘多少;輸入門it,控制當(dāng)前時刻的信息有多少需要保存;Ct表示新增信息;輸出門Qt,控制當(dāng)前時刻的信息保留多少輸出給外部狀態(tài)ht。

  在LSTM網(wǎng)絡(luò)中,記憶單元C可以在某個時刻捕捉到某個關(guān)鍵信息,并有能力將關(guān)鍵信息保存一定的時間間隔。記憶單元C中保存信息的生命周期要長于短期記憶,但又遠(yuǎn)遠(yuǎn)短于長期記憶,因此稱為長的短期記憶。

  關(guān)于LSTM網(wǎng)絡(luò)中的工作原理將在下一節(jié)中進(jìn)行詳細(xì)介紹。

  3 LSTM人才培養(yǎng)模型設(shè)計

  對于高校的人才培養(yǎng),使用LSTM可進(jìn)行如下設(shè)計[4]。

  若設(shè),

  ①Ct-1:是已有信息;

  ②ht_1:是目前的狀態(tài);

  ③b:是基本設(shè)施,師資+大樓+設(shè)備;

  ④xt;是當(dāng)今采取的辦法;

  ⑤w:是對目前狀態(tài)和采取辦法的重視程度(權(quán)重因子)。

  則可求得下一年的信息Ct是原有信息Ct-1(長時記憶)乘上一個遺忘系數(shù)ft后再加上新增信息Ct(短時記憶)乘上一個輸入系數(shù)it之后的和即:

  這就是長短時記憶的由來。

  而新的輸出狀態(tài)ht是Ct經(jīng)tanh(Ct)這個非線性變換后再乘以一個輸出系數(shù)Qt的結(jié)果,即:

  是由ht-1和xt與wt作卷積運(yùn)算后再作一個從0到1的非線性遺忘門,用以控制原有信息Ct-1的輸出比例。

  是由ht-1和xt與wc作卷積運(yùn)算后再作一個從-1到1的非線性變換后獲得的新增信息。

  是由ht-1和xt,與wi作卷積運(yùn)算后再作一個從0到1的非線性輸入門,用以控制新增信息C,的輸出比例。

  是由ht-1和xt與w0作卷積運(yùn)算后再作一個從0到1的非線性輸出門,用以控制tanh(Ct)的輸出比例。

  注意:

  設(shè)net=wrh,-1+w.x+b,是執(zhí)行兩序列之卷積運(yùn)算用以尋找二者之間的相似性。

  則8(net)=叫0~1的非線性激活函數(shù)[5],是為了獲得更多的高頻信息。

  tanh(net)=叫-1~1的非線性激活函數(shù),是為了獲得更多歸一化的高頻信息。

  當(dāng)net=wrh-1 + wx+ b=0.35h-1 + 0.45x+0.1時,再取合適的ht-1和xt使之等于2.2或0.81時,就有δ(2.2)=0.9,表示遺忘門將長時記憶Ct-1保留90%,而遺忘10%,如圖2所示,而tanh(0.81)=0.9,表示新增短時記憶C,保留90%,如圖3所示。

  則由(1)~(6)式構(gòu)成一個LSTM人才培養(yǎng)的模型如圖4所示。

  4 結(jié)束語

  總之,學(xué)校的人才培養(yǎng)注重的是德才兼?zhèn)洌渲械滦械呐囵B(yǎng)是長期積累的過程為ht-1,而培養(yǎng)的辦法是不斷學(xué)習(xí)的過程為x。在學(xué)校培養(yǎng)學(xué)生的過程中,學(xué)校提供的教學(xué)設(shè)施,例如師資、大樓、設(shè)備等為b。為提高學(xué)生素質(zhì)而制定的培養(yǎng)方案、管理制度、激勵措施等的重視程度和執(zhí)行力度為w。那么LSTM人才培養(yǎng)的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)可以解釋為,學(xué)校為培養(yǎng)高素質(zhì)的、全面發(fā)展的人才,應(yīng)保留前面積累的成功經(jīng)驗(yàn),再結(jié)合科技的發(fā)展進(jìn)行教學(xué)改革、增強(qiáng)設(shè)施建設(shè)、加強(qiáng)師資隊伍建設(shè)等,通過實(shí)踐去糙留精,以此往復(fù),達(dá)到培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞膶W(xué)生之目的。

  參考文獻(xiàn):

  [1]張晨陽,韋增欣,郜星軍.基于LSTM模型的數(shù)學(xué)機(jī)理分析實(shí)證研究[J].中國管理信息化,2019,22(15):93-97..

  [2]吳岸城.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2016.

  [3]張學(xué)工.模式識別[M].3版.北京:清華大學(xué)出版社,2010.[4]Martin T.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計[M].章毅,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2018.

  [5]lan,Goodfellow,Yoshua,等.深度學(xué)習(xí)[M].北京:人民郵電出版社,2017.

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