LSTM长短时记忆网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

“LSTM（Long Short-Term Memory）长短时记忆网络”是一种非常先进、高效、强大的神经网络结构，可以用于处理序列数据，如文本、音频、视频等。相比传统的神经网络模型，LSTM可以记住时间上的先后顺序，从而更好地捕捉到信息的时间关联性。在自然语言处理、文本分类、机器翻译、图像识别等任务中都有着广泛应用。本文将会对LSTM进行深入的剖析，介绍它背后的一些基本概念和算法原理。

2.基本概念与术语

2.1 LSTM单元

LSTM单元是由Hochreiter & Schmidhuber提出的长短时记忆(long short-term memory)网络的核心组件。与标准的神经网络单元不同的是，LSTM单元同时具备长期记忆和短期记忆的功能。长期记忆能够保留之前的信息，并且这些信息可以被后续的输入重复利用；短期记忆则可以较快地释放不重要的状态，而在需要时可以通过重置门控制信息的流动。

2.2 激活函数

LSTM单元中的激活函数采用sigmoid函数，即S型曲线，原因在于它能够生成输出值在0-1之间，并能够自然平滑输出值。

2.3 遗忘门、输入门、输出门

LSTM单元的三个门分别负责遗忘、添加和输出信息。遗忘门决定了信息应该被遗忘的程度，输入门决定了新的信息应该被添加到单元的状态，输出门决定了应该输出什么样的信息。

2.4 时序输出

每个时间步的输出取决于该时间步之前的隐层状态和遗忘门、输入门、输出门的控制信号。

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