LSTM (Long Short-Term Memory)

正如其名它是长时记忆和短时记忆相结合

RNN中将序列信息进行运用,但是也存在他的缺点就是随着时间序列的长度增加,产生梯度消失和梯度爆炸问题,因此长期记忆能力有限,所以引出LSTM。(但是对于较短的序列,RNN 可能能够较好地学习到其中的模式和关系。)

LSTM相当于给RNN模块增加了一个笔记本以达到长期记忆的效果

LSMT模块:

LSTM主要包含四个门(遗忘门输入门候选记忆输出门)来决定当前时刻的隐状态和记忆单元如何更新。对于每个时间步,LSTM会基于当前的输入和上一时刻的隐状态以及记忆单元来进行计算。

LSTM的一些核心公式:

遗忘门(Forget gate)决定上一时刻的记忆单元中有多少信息被遗忘:

输入门(Input gate)决定当前时刻输入的信息有多少被存储在记忆单元中:

候选记忆(Candidate memory)决定当前输入的候选记忆内容:

更新记忆单元(Update cell state)基于遗忘门和输入门来更新记忆单元:

输出门(Output gate)决定当前时刻的输出(隐状态):

计算隐状态(Output hidden state):

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