Простой пример слоя LSTM на с++?

ЛСТМ (Long Short-Term Memory) - это тип рекуррентных нейронных сетей, который широко используется для работы с последовательностями данных, такими как тексты, временные ряды и др.

Для создания простого примера слоя LSTM на C++ нам понадобятся следующие библиотеки:
- Eigen - для работы с многомерными массивами;
- NumCpp - для работы с числовыми данными.

Прежде всего, нам нужно определить структуру LSTM-слоя, которая включает в себя веса, смещения и активационную функцию. Вот пример кода:

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <NumCpp.hpp>

class LSTM {
private:
    int input_size;
    int hidden_size;
    int output_size;

    Eigen::MatrixXf W_i, W_f, W_o, W_c;
    Eigen::MatrixXf U_i, U_f, U_o, U_c;
    Eigen::VectorXf b_i, b_f, b_o, b_c;
    Eigen::VectorXf c_prev, h_prev;

public:
    LSTM(int input_size, int hidden_size, int output_size) 
        : input_size(input_size), hidden_size(hidden_size), output_size(output_size) {
        
        // Инициализация весов и смещений случайными значениями
        W_i = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, input_size);
        W_f = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, input_size);
        W_o = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, input_size);
        W_c = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, input_size);

        U_i = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, hidden_size);
        U_f = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, hidden_size);
        U_o = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, hidden_size);
        U_c = Eigen::MatrixXf::Random(hidden_size, hidden_size);

        b_i = Eigen::VectorXf::Random(hidden_size);
        b_f = Eigen::VectorXf::Random(hidden_size);
        b_o = Eigen::VectorXf::Random(hidden_size);
        b_c = Eigen::VectorXf::Random(hidden_size);

        c_prev = Eigen::VectorXf::Zero(hidden_size);
        h_prev = Eigen::VectorXf::Zero(hidden_size);
    }

    Eigen::VectorXf forward(Eigen::VectorXf x) {
        Eigen::VectorXf i = (W_i * x + U_i * h_prev + b_i).unaryExpr([](float val) {
            return 1.0f / (1.0f + std::exp(-val));
        });

        Eigen::VectorXf f = (W_f * x + U_f * h_prev + b_f).unaryExpr([](float val) {
            return 1.0f / (1.0f + std::exp(-val));
        });

        Eigen::VectorXf o = (W_o * x + U_o * h_prev + b_o).unaryExpr([](float val) {
            return 1.0f / (1.0f + std::exp(-val));
        });

        Eigen::VectorXf g = (W_c * x + U_c * h_prev + b_c).unaryExpr([](float val) {
            return std::tanh(val);
        });

        Eigen::VectorXf c = f.array() * c_prev.array() + i.array() * g.array();
        Eigen::VectorXf h = o.array() * std::tanh(c.array());

        c_prev = c;
        h_prev = h;

        return h;
    }
};

int main() {
    // Создание объекта LSTM с входным размером 10, скрытым размером 16 и выходным размером 8
    LSTM lstm(10, 16, 8);

    // Пример использования LSTM-слоя
    Eigen::VectorXf x(10);
    x << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10;
    Eigen::VectorXf h = lstm.forward(x);

    std::cout << "Output: " << h.transpose() << std::endl;

    return 0;
}

В данном примере мы определяем класс LSTM, который имеет конструктор для инициализации весов и смещений случайными значениями, а также функцию forward, которая принимает входной вектор и возвращает выходной вектор LSTM-слоя.

В функции forward мы сначала вычисляем значения вентилей (и, f, o) и гейта (g), затем обновляем состояние g-ячейки (c) и скрытое состояние (h). Наконец, мы возвращаем скрытое состояние.

В main-функции мы создаем объект LSTM и передаем входной вектор x размером 10. Затем выводим выходной вектор на экран.

Надеюсь, пример ясен и поможет вам в создании слоя LSTM на C++!