引导者

简介

长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络 (RNN)，专为解决长期依赖性问题而设计。与传统的 RNN 不同，LSTM 能够在很长的序列中学习依赖关系并记住信息。

结构

LSTM 包含以下组件：

输入门：

决定输入数据中哪些信息将更新单元状态。

忘记门：

决定单元状态中哪些信息将被忘记。

记忆单元：

存储网络当前状态。

输出门：

决定单元状态中哪些信息将输出到网络其他部分。LSTM 通过逐个时间步处理序列数据，其中每个时间步都生成一个隐藏状态，表示数据的上下文和依赖关系。

工作原理

LSTM 的工作原理如下：1.

输入门：

输入门计算一个sigmoid函数，该函数确定哪些输入值将更新单元状态。 2.

忘记门：

忘记门计算另一个sigmoid函数，该函数确定将从单元状态中删除哪些值。 3.

记忆单元更新：

使用输入门和忘记门的输出，创建一个新的记忆单元，存储当前时间步的更新信息。 4.

输出门：

输出门计算一个sigmoid函数，该函数确定哪些记忆单元值将输出到网络其他部分。

特点

LSTM 具有以下优点：

长期依赖性：

能够学习非常长的序列中的依赖关系。

门控机制：

通过输入门、忘记门和输出门，可以更好地控制信息流。

反向传播：

能够通过反向传播算法进行训练。

应用

LSTM 已成功应用于各种任务，包括：

自然语言处理

语音识别

时间序列预测

机器翻译

**简介**长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络 (RNN)，专为解决长期依赖性问题而设计。与传统的 RNN 不同，LSTM 能够在很长的序列中学习依赖关系并记住信息。**结构**LSTM 包含以下组件：* **输入门：**决定输入数据中哪些信息将更新单元状态。 * **忘记门：**决定单元状态中哪些信息将被忘记。 * **记忆单元：**存储网络当前状态。 * **输出门：**决定单元状态中哪些信息将输出到网络其他部分。LSTM 通过逐个时间步处理序列数据，其中每个时间步都生成一个隐藏状态，表示数据的上下文和依赖关系。**工作原理**LSTM 的工作原理如下：1. **输入门：**输入门计算一个sigmoid函数，该函数确定哪些输入值将更新单元状态。 2. **忘记门：**忘记门计算另一个sigmoid函数，该函数确定将从单元状态中删除哪些值。 3. **记忆单元更新：**使用输入门和忘记门的输出，创建一个新的记忆单元，存储当前时间步的更新信息。 4. **输出门：**输出门计算一个sigmoid函数，该函数确定哪些记忆单元值将输出到网络其他部分。**特点**LSTM 具有以下优点：* **长期依赖性：**能够学习非常长的序列中的依赖关系。 * **门控机制：**通过输入门、忘记门和输出门，可以更好地控制信息流。 * **反向传播：**能够通过反向传播算法进行训练。**应用**LSTM 已成功应用于各种任务，包括：* 自然语言处理 * 语音识别 * 时间序列预测 * 机器翻译