木头大左的博客

LSTM的核心是细胞状态（Cell State），它通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，能够将前一个时间步的隐藏状态传递给下一个时间步，从而捕捉序列中的时间依赖性。通过对比RNN和LSTM模型的训练过程和性能，可以发现LSTM在处理长序列时表现更稳定，收敛速度更快，且在复杂任务中具有更好的泛化能力。隐藏层的神经元不仅接收当前时间步的输入，还接收上一个时间步的隐藏状态，通过激活函数更新当前隐藏状态，并输出当前时间步的预测结果。

结合少量标注数据和大量未标注数据训练模型，解决标注成本高的问题。：通过已标注（输入-输出对应）的数据训练模型，预测新数据的输出。：从无标注数据中发现隐藏模式或结构，无明确输出目标。：智能体通过与环境交互，根据奖励信号学习最优策略。