16、长短期记忆网络（LSTM）：原理、应用与异常检测实践

长短期记忆网络（LSTM）：原理、应用与异常检测实践

1. RNN与LSTM基础

在处理序列数据时，循环神经网络（RNN）是一种常用的神经网络类型。RNN在处理输入序列时会返回其内部状态，该状态作为下一阶段解码器的输入。解码器经过训练，根据目标序列的先前点来预测目标序列的下一个点，具体来说，是将目标序列转换为相同但在未来偏移一个时间步长的序列。

在训练RNN时，和其他神经网络一样使用反向传播算法，但RNN存在时间维度。在反向传播中，我们计算损失函数相对于每个参数的导数（梯度），然后根据这些信息将参数向相反方向移动，以最小化损失。由于我们在时间维度上移动，每个时间步都有一个损失，我们可以对这些损失进行求和。

然而，传统RNN存在一个问题，即梯度消失问题。当我们试图对相隔大量其他值的序列值之间的依赖关系进行建模时，时间步T的梯度依赖于T - 1的梯度，而T - 1的梯度又依赖于T - 2的梯度，以此类推。随着时间步的推移，梯度链变得越来越长，最早的梯度贡献变得越来越小，这意味着早期层的梯度会变得越来越小，网络无法学习长期依赖关系，RNN会产生偏差，只能处理短期数据点。

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，它在RNN的基础上增加了一个记忆组件，旨在帮助将时间T学到的信息传播到未来的T + 1、T + 2等时间步。LSTM的主要思想是能够忘记先前状态中不相关的部分，选择性地更新状态，然后输出与未来相关的部分状态。通过丢弃部分状态、更新部分状态并传播部分状态，LSTM避免了RNN中长的反向传播链，因此比典型的RNN更高效。

2. LSTM的结构与工作原理

一个常见的LSTM单元由一个细胞、一个输入门、一个输出门和一个遗忘门组