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长短期记忆网络
资料介绍
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出。它通过独特的门控机制解决了传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题，能够有效捕捉序列数据中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、时间序列预测等领域得到广泛应用。
一、LSTM的核心原理
1.1 传统RNN的局限性
传统RNN通过将前一时刻的隐藏状态传递到当前时刻，理论上可以处理任意长度的序列数据。但其在实际应用中存在显著缺陷：当序列长度较长时，反向传播过程中梯度会随着时间步的增加而急剧衰减（梯度消失）或增长（梯度爆炸），导致模型难以学习到长期依赖关系。例如，在文本处理任务中，传统RNN可能无法关联段落开头和结尾的关键信息。
1.2 LSTM的门控机制
LSTM通过引入三个核心门控单元（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态（Cell State），实现对信息的选择性记忆与遗忘，从而有效缓解梯度问题。
· 遗忘门（Forget Gate）：决定从细胞状态中丢弃哪些信息。其输入为当前时刻输入xt和前一时刻隐藏状态ht-1，通过sigmoid激活函数输出0到1之间的数值，0表示完全遗忘，1表示完全保留。公式如下：
ft= σ
输入门（Input Gate）：决定哪些新信息被存放到细胞状态中。包含两个部分：首先通过sigmoid函数确定更新哪些值，然后通过tanh函数生成候选值向量Ĉt。公式如下：
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