零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习系列文章旨在帮助爱编程的读者从零基础达到入门级水平，不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了。长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network，LSTM）是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，成功解决了原始RNN很难处理长距离依赖的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。
长短时记忆网络的产生背景是为了解决原始RNN的缺陷，即梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失是指误差项沿时间反向传播的公式中，误差项的值的上界是指数函数，导致梯度的值变得极小或极大。梯度消失使得网络无法处理长距离依赖的问题。
长短时记忆网络的结构相比原始RNN更加复杂，但它成功解决了原始RNN的缺陷。长短时记忆网络增加了一个状态，即单元状态（cell state），用来保存长期的状态。长短时记忆网络的输入有三个：当前时刻网络的输入值、上一时刻LSTM的输出值、以及上一时刻的单元状态；输出有两个：当前时刻的输出值和当前时刻的单元状态。
长短时记忆网络的优点是可以处理长距离依赖的问题，使得它在自然语言处理、语音识别、图片描述等领域中得到了广泛应用。同时，长短时记忆网络的变体GRU（Gated Recurrent Unit）也逐渐流行起来，结构比LSTM简单，而效果却和LSTM一样好。
长短时记忆网络是深度学习中一个非常重要的概念，对于自然语言处理、语音识别、图片描述等领域中的应用非常广泛。了解长短时记忆网络可以帮助读者更好地理解深度学习的原理和应用。
