LSTM（long short term memory）

最新推荐文章于 2025-05-08 20:32:32 发布
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文章标签： lstm rnn 深度学习
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1、解决了RNN梯度弥散的问题。

2、解决了记忆长度的问题。（RNN记忆更偏向指定词附近的词，short term memory）

原始的RNN原理图

LSTM原理：设置了三道‘门’     有\sigma代表sigmod即有一道“门”

 第一道门：遗忘门

 经过\sigma后f_{t}（代表开度）变为0-1，当等于0的时候代表全部遗忘，等于1代表全部记住。

第二道门：输入门

之后得到更新结果C_{t}，也就是memory

 第三道门：输出门

 整体原理即

梯度弥散解决

 原来的RNN梯度计算如上图右下角，是一个累乘，容易出现小都小，大都大的情况（存在W_{hh}^{k}），当我们使用LSTM时，发现加法可以很好的避免梯度弥散现象。

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