实现长短期记忆（LSTM）网络_牛客题霸_牛客网

实现一个长短期记忆（LSTM）网络。LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。LSTM通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门。 LSTM的核心组件： 1. 遗忘门（forget gate）：决定丢弃哪些信息 2. 输入门（input gate）：决定更新哪些信息 3. 候选细胞状态（candidate cell state）：创建新的候选值 4. 细胞状态更新（cell state update）：更新长期记忆 5. 输出门（output gate）：决定输出哪些信息

输入描述:

需要实现LSTM类，包含以下方法：1. `__init__(self, input_size, hidden_size)`：- input_size：输入维度- hidden_size：隐藏层维度2. `forward(self, x, initial_hidden_state, initial_cell_state)`：- x：输入序列- initial_hidden_state：初始隐藏状态- initial_cell_state：初始细胞状态

输出描述:

forward方法返回一个元组，包含：1. outputs：所有时间步的隐藏状态2. final_h：最终隐藏状态3. final_c：最终细胞状态

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。

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import numpy as np

class LSTM:
	def __init__(self, input_size, hidden_size):
		self.input_size = input_size
		self.hidden_size = hidden_size

# Initialize weights and biases
		self.Wf = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
		self.Wi = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
		self.Wc = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)
		self.Wo = np.random.randn(hidden_size, input_size + hidden_size)

self.bf = np.zeros((hidden_size, 1))
		self.bi = np.zeros((hidden_size, 1))
		self.bc = np.zeros((hidden_size, 1))
		self.bo = np.zeros((hidden_size, 1))

def forward(self, x, initial_hidden_state, initial_cell_state):
		"""
		Processes a sequence of inputs and returns the hidden states, final hidden state, and final cell state.
		"""
		pass

if __name__ == "__main__":
    input_sequence = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]]) 
    initial_hidden_state = np.zeros((2, 1)) 
    initial_cell_state = np.zeros((2, 1)) 
    lstm = LSTM(input_size=2, hidden_size=2) # Set weights and biases for reproducibility 
    lstm.Wf = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]) 
    lstm.Wi = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]) 
    lstm.Wc = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]) 
    lstm.Wo = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]) 
    lstm.bf = np.array([[0.1], [0.2]]) 
    lstm.bi = np.array([[0.1], [0.2]]) 
    lstm.bc = np.array([[0.1], [0.2]]) 
    lstm.bo = np.array([[0.1], [0.2]]) 
    outputs, final_h, final_c = lstm.forward(input_sequence, initial_hidden_state, initial_cell_state) 
    print(final_h)