lstm算法

简述信息一览：

• 1、lstm是什么
• 2、深度学习LSTM结构推导,为什么比RNN好?
• 3、直观理解LSTM(长短时记忆网络)

lstm是什么

1、LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。

2、LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。

3、LSTM网络能通过一种被称为门的结构对细胞状态进行删除或者添加信息。 门能够有选择性的决定让哪些信息通过。其实门的结构很简单，就是一个sigmoid层和一个点乘操作的组合。

4、长短时记忆网络LSTM，LSTM是一种特殊的RNN，它通过记忆单元和门控单元来实现对序列数据的处理，LSTM在处理长序列数据时，能够有效地避免梯度消失问题，从而能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

5、Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM和基线RNN并没有特别大的结构不同，但是它们用了不同的函数来计算隐状态。

6、GRU （Gated Recurrent Unit）和LSTM （Long Short-Term Memory）是两种用于解决循环神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题的常用结构。它们之间的主要区别在于门控单元的数量和计算复杂度。

深度学习LSTM结构推导,为什么比RNN好?

简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。

更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。

LSTM 是一种特殊的RNN。通过精巧的设计（CNN中的深度残差网络也是类似） 解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题 （即远距离传递导致的信息丢失问题）。标准RNN由简单的神经网络模块按时序展开成链式。

直观理解LSTM(长短时记忆网络)

LSTM作为效果比较好的递归神经网络，拥有者对长时时间序列问题很好的解决能力。LSTM也有这样的链式结构，但其重复模块内部的机构不同。具体如下：之下说明一下内部四个网络的具体意义。主要分为： 单元状态 + 门限。

LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。

术语： 循环神经网络（Recurrent Neural Network， 简称 RNN）； 长短期记忆（Long Short-Term Memory， 简称 LSTM）； 门限循环单元（Gated Recurrent Unit， 简称 GRU） 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。

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