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本文目录一览：

• 1、lstm是什么
• 2、【译】理解LSTM(通俗易懂版)
• 3、深度学习LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?

lstm是什么

LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。

LSTM网络能通过一种被称为门的结构对细胞状态进行删除或者添加信息。 门能够有选择性的决定让哪些信息通过。其实门的结构很简单，就是一个sigmoid层和一个点乘操作的组合。

长短时记忆网络LSTM，LSTM是一种特殊的RNN，它通过记忆单元和门控单元来实现对序列数据的处理，LSTM在处理长序列数据时，能够有效地避免梯度消失问题，从而能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM和基线RNN并没有特别大的结构不同，但是它们用了不同的函数来计算隐状态。

【译】理解LSTM(通俗易懂版)

1、不同于之前的LSTM结构，忘记门和输入门是独立的，这个变式是在忘记门删除历史信息的位置加入新的信息，在加入新信息的位置删除旧信息。该结构如下图所示。

2、到目前为止，所描述的是一个很正常的LSTM。 但并不是所有的LSTM都与上述相同。 事实上，似乎几乎每一篇涉及LSTM的论文都使用了一个略有不同的版本，差异很小，但有一些值得一看。

3、Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber （1997） 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广。

4、LSTM作为效果比较好的递归神经网络，拥有者对长时时间序列问题很好的解决能力。LSTM也有这样的链式结构，但其重复模块内部的机构不同。具体如下：之下说明一下内部四个网络的具体意义。主要分为： 单元状态 + 门限。

5、LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。

6、LSTM有能力移除或添加信息到单元状态中，这是由一个叫门的结构精细调节的。门是一种可选择通过的方法。它由一个sigmoid神经网络层和逐点乘法组成。

深度学习LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?

所以LSTM的单元数量跟输入和输出都没有关系，甚至还可以几层LSTM叠加起来用。分类的话，一般用最后一个单元接上softmax层。LSTM结构是传统的RNN结构扩展，解决了传统RNN梯度消失/爆炸的问题，从而使得深层次的网络更容易训练。

长短期记忆（LSTM）网络是一种循环神经网络（RNN），能够捕获顺序数据中的长期依赖关系。它们对于语言翻译、语言建模等任务以及需要模型长时间记住过去信息的其他任务特别有用。

在LSTM神经网络中添加注意力机制时，需要注意以下几点： **注意力权重的理解**：注意力机制的核心是允许模型在处理复杂数据时，对输入序列中的不同部分进行不同的权重分配。这需要正确地理解和计算每个输入位置的权重。