LSTM​长短期记忆神经网络

资 源 简 介

LSTM​长短期记忆神经网络

详 情 说 明

长短期记忆神经网络（LSTM）是一种特殊的时间循环神经网络，专门用于解决传统循环神经网络（RNN）在处理长期依赖关系时遇到的困难。与标准RNN不同的是，LSTM通过精心设计的门控机制来控制信息的流动。

传统RNN只包含简单的tanh层作为重复模块，这使得网络很难记住较长时间步之前的信息。而LSTM的核心在于其复杂的内部结构，包含输入门、遗忘门和输出门三个关键组件。这些门控机制共同工作，决定哪些信息应该被保留，哪些应该被遗忘，从而有效地解决了梯度消失或爆炸的问题。

LSTM的这种设计使其特别适合处理时间序列数据，如语音识别、机器翻译和股票预测等任务。网络能够根据任务需要选择性地记住重要特征，同时过滤掉不相关的信息。这种记忆能力使LSTM在处理具有长时间间隔相关性的任务时表现出色。