LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是循环神经网络（RNN）的一种，特别适合处理序列数据。本教程将介绍 LSTM 的基本概念、原理和应用。

LSTM 简介

LSTM 是一种特殊的 RNN 架构，它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而有效地解决 RNN 在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM 架构

LSTM 的核心是三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门。

  • 输入门：决定哪些信息将被存储在细胞状态中。
  • 遗忘门：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。
  • 输出门：决定细胞状态的输出。

应用场景

LSTM 在很多领域都有广泛的应用，例如：

  • 自然语言处理：文本生成、机器翻译等。
  • 时间序列分析：股票预测、天气预测等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。

扩展阅读

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LSTM 架构图