LSTM的各类门结构

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简介：
本文探讨长短期记忆网络（LSTM）中各种门结构的设计与功能，深入解析它们在序列数据建模中的作用机制。在实现LSTM代码的过程中，由于忘记了各种门的原理而感到有些困难。这里重新巩固一下相关知识：普通的RNN无法很好地处理距离当前位置较远的信息依赖问题，而LSTM通过改变每个隐藏层内部结构来解决这个问题，并能够更好地控制“记忆”。具体来说，这种特殊的结构主要思想是将信息存储在多个记忆细胞中，不同隐藏层的记忆细胞之间通过少量的线性交互形成一个传递带（图中的红线），从而实现信息流动。此外，LSTM还引入了一种叫做“门”的机制来增加或删除记忆单元内的信息，并控制这些信息的流向。这种结构包括三个输入：当前位置特征x、前一隐藏层的状态a以及前一时间步的记忆细胞c；同时产生三个输出：当前隐藏层状态a、当前记忆细胞c和当前位置预测值。

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LSTM的各类门结构

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本文探讨长短期记忆网络（LSTM）中各种门结构的设计与功能，深入解析它们在序列数据建模中的作用机制。在实现LSTM代码的过程中，由于忘记了各种门的原理而感到有些困难。这里重新巩固一下相关知识：普通的RNN无法很好地处理距离当前位置较远的信息依赖问题，而LSTM通过改变每个隐藏层内部结构来解决这个问题，并能够更好地控制“记忆”。具体来说，这种特殊的结构主要思想是将信息存储在多个记忆细胞中，不同隐藏层的记忆细胞之间通过少量的线性交互形成一个传递带（图中的红线），从而实现信息流动。此外，LSTM还引入了一种叫做“门”的机制来增加或删除记忆单元内的信息，并控制这些信息的流向。这种结构包括三个输入：当前位置特征x、前一隐藏层的状态a以及前一时间步的记忆细胞c；同时产生三个输出：当前隐藏层状态a、当前记忆细胞c和当前位置预测值。

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