[人工智能]LSTM模型

LSTM模型

1.什么是LSTM

LSTM全名叫做Long short-term memory，翻译过来就是长短期记忆

2.与RNN有什么区别：

严谨的描述：

• 1.RNN模型的结构中激活函数只有tanh；
• 2.LSTM模型的结构中加了输入门、遗忘门、输出门并引入sigmoid函数并结合tanh函数，添加求和操作，减少梯度消失和梯度爆炸的可能性。

大白话：

用笔记本记录自己大学四年的生活：

• RNN：从大一入学开始到大四毕业中每一分钟做的事情都会帮你记录下来，事无巨细，当工作几年后回忆大二的歌唱比赛，去翻笔记本时，由于记录的事情太多，不知道该从哪里翻起
• LSTM：会帮你记录比较重要的事情，而不重要的事情都不会被记录在上，当工作几年后回忆大二的歌唱比赛，只需要翻到大二的那一页便知道大二发生了哪些比较重要的事情

3.LSTM的结构：

通过LSTM的结构我来为大家解释LSTM是如果做到“留下x%旧的信息，保留x%的新信息”

首先我们看“遗忘门”是如何“遗忘”的：
$$\sigma (x)=\frac{1}{1+e^{?x}}$$

在逻辑回归中我们接触过这个函数，它的值域是（0，1）这说明一个问题，当我们得到的信息越不重要遗忘门就越近于0，当遗忘门越接近于0的时候画黑框这一项是不是也就越接近于0

那么这不就实现了“遗忘”。同样输入门和输出门也是同样的道理来决定保留多少新的信息，以及融合多少旧的信息和新的信息；

4.总结：

1.我将论文中核心部分放在了这里，如果需要看其他的部分，大家可以看一下这篇论文https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
2.RNN和LSTM是一对兄弟，即LSTM是特殊的RNN，而LSTM只是缓解了RNN存在的梯度爆炸或者梯度消失的问题，并没有完全解决