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首頁大數據時代深度學習中LSTM的核心思想是什么？
深度學習中LSTM的核心思想是什么？
2020-07-13
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LSTM全稱為：long short term memory，也叫作長短期記憶人工神經網絡，本質上是一種時間循環神經網絡。LSTM是為了解決一般的RNN長期依賴問題而被專門設計出來的。所有的RNN都具有一種重復神經網絡模塊的鏈式形式。在標準RNN中，這個重復的結構模塊只有一個非常簡單的結構，例如一個tanh層。

LSTM 也具有這樣的結構，但是重復的模塊擁有的卻是一個不同的結構。相比單一神經網絡層，LSTM有四個，采用一種非常特殊的方式來進行交互。

LSTM核心思想：

LSTM最為關鍵的地方是：細胞的狀態(綠色的圖代表的是一個cell)，以及穿過細胞的那條水平線。

細胞狀態與傳送帶相類似。直接運行在整個鏈上，線性交互數量很少。能夠很容易的讓信息在上面流傳并且保持不變。

如果只有上面的那條水平線是無法進行添加或者刪除信息的，需要借助一種叫做 門(gates) 的結構來實現。

門 能夠實現選擇性地讓信息通過，這主要是利用一個 sigmoid 的神經層以及一個逐點相乘的操作而實現的。

sigmoid 層輸出的每一個元素都是一個在 0 和 1 之間的實數，表示的是讓對應信息通過的權重(或者占比)。比如， 0 代表“不讓任何信息通過”， 1代表“讓所有信息通過”。

LSTM通過遺忘門、輸入門和輸出門，三個這樣的基本結構來實現信息的保護和控制。


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LSTM 神經網絡 RNN

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