LSTM网络 有循环的递归神经网络 一个展开的递归神经网络

长期短期记忆网络（通常被称为“LSTM”）是一种特殊的RNN，能够学习长期的依赖关系 明确设计LSTM是为了避免长期依赖性问题。记住长时间的信息实际上是他们的默认行为，而不是他们难以学习的东西！所有经常性的神经网络都具有神经网络重复模块链的形式。在标准RNN中，这个重复模块将具有非常简单的结构，例如单一的双层。 长期短期记忆网络（LSTM）是递归神经网络（RNN）的一种特殊变体，专门设计用来处理长期依赖性问题。传统的神经网络无法保持长期的记忆，而RNN通过循环结构解决了这一问题，允许信息在时间步之间传递。RNN可以视为相同网络结构的多个副本，每个副本接收前一时间步的输出作为当前时间步的输入。 递归神经网络在序列数据处理方面表现出色，如语音识别、语言建模、机器翻译、图像字幕等应用。LSTM的出现进一步提升了RNN在这些任务上的表现。LSTM的核心创新在于其细胞状态，一种可以沿时间轴流动的信息载体，它允许关键信息在较长的时间跨度内保持不变。细胞状态通过一系列门控机制（输入门、遗忘门和输出门）进行控制，这些门控由sigmoid激活函数驱动，确保信息能够精确地添加、保留或丢弃。 LSTM的结构包含四个交互层：输入门、遗忘门、细胞状态更新和输出门。输入门决定新信息应该如何添加到细胞状态，遗忘门则控制哪些旧信息应该被遗忘。细胞状态更新层使用tanh激活函数更新细胞状态，而输出门决定细胞状态的哪部分应传递给下一个时间步的其他部分。这种设计使得LSTM能够更好地学习长期依赖关系，即使这些依赖跨越了数百个时间步。 Hochreiter和Schmidhuber在1997年首次提出了LSTM的概念，并在后续研究中得到了广泛的改进和应用。LSTM的成功在于它们能够在实际问题中克服标准RNN面临的梯度消失或爆炸问题，这些问题限制了RNN学习长距离依赖的能力。通过精确控制信息流，LSTM在许多任务上表现出色，成为了深度学习领域处理序列数据的标准工具。 LSTM网络是递归神经网络的一种高效变体，专为解决传统RNN在处理长期依赖时的困难而设计。它们通过细胞状态和门控机制，能够有效地学习和维持长期的记忆，从而在语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。LSTM的结构和工作原理展示了深度学习在模拟人类思维的持久性和上下文理解方面所取得的进步。