长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory) 原理与代码实例讲解

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1. 背景介绍

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力而备受关注。然而，传统的RNN模型在处理长序列数据时存在着梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其在某些任务上的性能。为了解决这个问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生。

LSTM是一种特殊的RNN结构，它通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地学习长期的依赖关系。与传统的RNN相比，LSTM具有更强的记忆能力和更稳定的梯度传播，使其在处理长序列数据时表现更加出色。

2. 核心概念与联系

2.1 循环神经网络（RNN）

RNN是一种特殊的神经网络结构，其特点是具有循环连接。循环连接允许信息在网络中进行循环传递，从而使RNN能够处理序列数据。