理解LSTM（通俗易懂版）

最新推荐文章于 2025-10-13 13:50:38 发布
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原文链接：https://www.jianshu.com/p/95d5c461924c
本文以通俗易懂的方式介绍了长短期记忆网络（LSTM），解释了其如何解决传统RNN的梯度消失问题，详细阐述了LSTM的单元结构，包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞的作用，以及它们如何协同工作来处理序列数据。
LSTM的通俗易懂理解
jackzhang11的博客
04-16 2088
在观摩了李宏毅老师讲解的LSTM以后感觉豁然开朗，其实并没有很多教程里面说得那么晦涩。 理解LSTM有三个步骤，为什么，是什么，怎么用。 我们知道，用MLP和CNN这些网络在处理图像信息是比较work的。但是在处理语音这种序列信息时，其performance就一般了。比如我想要在某知名订票软件DTrip上预定机票，对手机说了一句“I will arrive Beijing on Oct. 1st....
通俗理解LSTM网络原理
qq_45301231的博客
06-03 2729
LSTM 上节讲到的RNN循环神经网络有一个弊端，无法处理长距离依赖的问题，而RNN的变种长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，可以解决这个问题。 原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。LSTM在此基础上又增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 新增加的状态c，称为单元状态。我们把上图按照时间维度展开： 如图在 t 时刻，LSTM 的输入有三个：当前时刻网络的输入值 Xt、上一时刻 L
通俗易懂LSTM
03-19
本文档详细讲解了LSTM的内部机理,调理清楚,通俗易懂,适合深度学习爱好者作为进阶材料阅读.
超全面讲透一个算法模型，LSTM！！
最新发布
Aifuyao的博客
10-13 758
LSTM（长短期记忆网络）是一种擅长处理序列数据的特殊神经网络，通过三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效解决传统神经网络的短期记忆问题。它能选择性地记住重要信息并遗忘无关内容，在处理文本、时间序列等数据时表现优异。文章通过预测文本的实例对比了LSTM与普通神经网络的效果差异，并提供了Python实现LSTM的完整代码示例，展示了其在虚拟时间序列数据上的应用。手动实现的LSTM模型清晰地呈现了各门控单元和记忆状态的变化过程，帮助读者直观理解其工作原理。
理解LSTM通俗易懂版
studyvcmfc的专栏
04-01 277
https://www.jianshu.com/p/95d5c461924c
通俗易懂的LSTM
qq_39439006的博客
11-27 1万+
目录一、LSTM的基础知识1、长依赖的问题2、LSTM的核心2、LSTM的门结构3、LSTM的变体: GRU二、LSTM的补充知识1、LSTM缓解梯度消失的原因 一、LSTM的基础知识 1、长依赖的问题 通过之前的分享，我们已经了解RNN的基本结构，同时也了解了RNN存在的梯度消失的问题，这里我们通过一个例子简单回顾下RNN处理任务的逻辑及梯度消失带来的问题。 考虑用一个语言模型通过利用以前的文字信息来预测下一个文字。如果我们需要预测“the clouds are in the sky”这句话的最后一个字，
TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版
热门推荐
大学之道，在明明德
03-10 14万+
欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。@author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如： tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还
【深度学习】通俗易懂讲解循环神经网络LSTM
Nieson2012的专栏
03-27 2507
目录 1、循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 2、长依赖存在的问题 3、LSTM 网络 4、LSTMs的核心思想 5、一步一步理解LSTM 6、LSTM的变种 7、总结 1、循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。...
最通俗易懂的LSTM讲解，一个例子理解通透！！
AI与算法都要通俗易懂
08-18 8911
LSTM 最通俗的理解！！！
LSTM通俗理解
lwd906485829的博客
11-16 557
来源：https://blog.youkuaiyun.com/zhengxqq27/article/details/90481590 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是Re
通俗理解LSTM
tinstone的博客
03-28 1万+
介绍LSTM主要组成及公式解析
用最通俗的方式理解LSTM和重要参数
weixin_60360239的博客
04-01 3951
LSTM---长短期记忆递归神经网络是一个非常常用的神经网络，其特点在于该网络引入了长时记忆和短时记忆的概念，因而适用于一些有着上下文语境的回归和分类，诸如温度预测或是语义理解。从利用pytorch来构造模型的角度来看，该模型相比于一般的模型会有一些不同的地方，尤其是在参数的设置上，本文尝试以一个相对通俗的方式来解释本人的一些理解。
3_Long Short Term Memory (LSTM)
即使是不成熟的尝试，也胜于从不执行的策略。
01-25 880
文章目录一、LSTM核心思想1.1 Conveyor Belt（传输带）二、LSTM分布指南2.1 Forget Gate（遗忘门）2.2 Input Gate（输入门）2.3 New value（新的值）2.4 Output gate（输出门）三、LSTM: Number of Parameters（参数数量）四、LSTM for IMDB Review五、Summary（总结） 一、LSTM核心思想 LSTM是一种RNN模型 LSTM是对简单循环神经网络的改进 LSTM可以避免梯度消失的问题，可以有更
【译】理解LSTM（通俗易懂版）
Michael’s Blog
05-23 5315
循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络并不能做到这一点，这是在对这种序列信息（如语音）进行预测时的一个缺点。比如你想对电影中的每个片段去做事件分类，传统的神经网络是很难通过...
图解LSTM——一文吃透LSTM
YG的博客
08-17 2万+
图解LSTM——一文吃透LSTM v0版(20210817)：本版本将通过图解LSTM的方式，逐步剖析LSTM的内部结构，力求把LSTM的结构和公式刻在大家的脑海中。当前版本并不会对LSTM的有效机制原因和反向传播进行分析，重点在于LSTM的结构展现上，也不会牵扯别的太多，就一个目的，让大家看透“LSTM”。 一、理解第一步：宏观认识 LSTM能干什么？ 简单说，就是将一串向量序列，转换为另一串含有更多特征信息的向量序列,也可以理解为embedding的一种方式。在实际应用中，输入的可以是一维的信号
通俗理解什么是 LSTM 神经网络
AI与算法都要通俗易懂
12-14 2483
然后和上面经过遗忘门筛选过的信息相加，就得到了一个新的考高数时的知识库（在这里，有上一层（考完线性代数后）遗留下来的与高数考试相关的知识，比如加减乘除等通用运算知识，也有本次复习高数之后经过提纯的知识，比如微积分，可以说是必考题）。形象的解释一下这个过程：我们学习了高数的内容（xt），大脑中还保留了一部分上一场线性代数的内容，也就是隐藏状态（ht-1），这两个状态经过激活函数激活，选择性的保留，谁的权重大，那么谁最后保留下来的信息就多。可以认为是训练 LSTM 网络的事了。
对LSTM的通俗理解
Ma Sizhou
06-25 7725
目录0. 从RNN说起1. 普通RNN2. LSTM2.1 什么是LSTM2.2 深入LSTM结构3. 总结 转载地址： link. 0. 从RNN说起 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 1. 普通RNN 先简单介绍一下一般的RNN。 其主要形式如下图所示（图片均来自台大李宏毅教授的PPT）
通俗学习lstm
03-27
### LSTM的基本概念 LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是由Hochreiter & Schmidhuber于1997年提出的，并经过Alex Graves等人进一步改良和推广的一种特殊类型的循环神经网络（RNN）。其核心目标是解决传统RNN中存在的长期依赖问题以及梯度消失或爆炸的现象。通过精心设计的记忆单元结构，LSTM能够有效地捕获长时间序列中的上下文关系[^1]。 所有的RNN都可以看作是一个重复的神经网络模块组成的链条形式，在普通的RNN中，这种重复模块通常只包含一个简单的tanh层。然而，对于复杂的任务来说，这样的简单架构往往不足以应对更深层次的时间依赖性需求。因此，为了增强模型能力并缓解上述提到的传统RNN局限性，研究者引入了诸如LSTM这样更为先进的机制[^3]。 ### 通俗易懂的学习方法 要深入理解和掌握LSTM的工作原理及其实际应用场景，可以从以下几个方面入手： #### 1. **直观比喻** 可以把LSTM想象成一个人类的大脑工作过程。当我们在学习一门新学科比如高等数学的时候，我们的思维会经历几个阶段：遗忘旧的知识以便腾出空间接受新的信息；决定哪些部分应该保留下来成为永久记忆的一部分；最后还要考虑当前接收到的新知识点是否值得加入到已有的知识体系当中去。这正好对应着LSTM内部运作的关键组件——即三个主要控制门限：“忘记门”负责筛选掉不再重要的历史状态；“输入门”则用于评估即将进入的数据价值并将之合理保存起来；而“输出门”决定了最终呈现出来的结果是什么样子[^2]。 #### 2. **逐步拆解复杂结构** 尽管整体上看LSTM可能显得有些抽象难懂，但如果将其分解开来逐一分析各个组成部分的功能作用，则可以使整个理解变得更加清晰明了。具体而言，可以先从最基础的概念出发，例如什么是激活函数？为什么要采用sigmoid/tanh这类特定的选择等等。然后再过渡至更高层次的内容讨论，像为什么会有多个独立操作相互配合形成完整的计算流程等问题上进行思考探索[^5]。 #### 3. **实践动手实验** 理论固然重要，但如果没有亲自动手尝试过的话，那么再多的文字描述也可能只是停留在表面层面的理解而已。所以建议初学者可以通过编写简单的Python脚本来实现一个小规模版本的LSTM算法原型来进行验证测试。下面给出一段基于Keras库构建简易LSTM模型的例子供参考： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=64)) model.add(LSTM(units=128, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') print(model.summary()) ``` 此代码片段展示了如何利用高级API快速搭建起具备基本功能框架的一个二分类预测系统雏形。当然这只是入门级示范案例之一，随着经验积累还可以不断优化调整各项超参数设置以适应更加多样化的需求场景[^4]。 --- ###
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