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），它能够学习长期依赖信息。在自然语言处理（NLP）领域，LSTM被广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析等任务。

LSTM 简介

LSTM由三个门结构组成：输入门、遗忘门和输出门。这三个门分别控制信息的输入、遗忘和输出。

  • 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遗忘。
  • 输出门：决定哪些信息应该从细胞状态中输出。

LSTM 工作原理

  1. 初始化：LSTM的每个单元都有一个初始的细胞状态和隐藏状态。
  2. 输入信息：新的输入信息进入LSTM单元。
  3. 门控制：输入门、遗忘门和输出门根据当前输入和隐藏状态计算各自的门控值。
  4. 细胞状态更新：根据门控值更新细胞状态。
  5. 隐藏状态更新：根据细胞状态和输出门计算新的隐藏状态。
  6. 循环：重复步骤3到5，直到处理完所有的输入序列。

图片示例

LSTM门结构示意图：

LSTM_Gate_Structure

扩展阅读

想要了解更多关于LSTM的信息，可以阅读以下文章：