LSTM算法基础总结
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LSTM算法(Long Short Term Memory, 长短期记忆网络 )
1.概念介绍
LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
2.网络结构
所有RNN都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。
标准的RNN网络如下图所示
LSTM也具有神经网络的重复模块链的形式。只是在RNN的基础上，每个重复模块增加了三个神经网络层，如下图所示：
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