LSTM笔记

本文主要是介绍LSTM笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

Understanding LSTM Networks
这篇博客应该是所有学习LSTM的同学必看而且一看就会的博客了。我看了无数遍，忘了无数遍，所以还是写一篇总结记录一下……

正文

先放一张LSTM的整体图：

看上去好复杂……但是不用担心，分解开看的话是非常清晰简单的。

核心思想

LSTM的key是cell state，即细胞状态，就是下图中的横线。它像一条传送带一样贯通整个网络，在每个time step都会进行信息或者叫状态的修改。

对cell state的三种操作

1. Forget
2. Input
3. Output

1. Forget

图中表示的很清晰，不再赘述。

2. Input

可能这里叫increment更合适一点。有两部分组成，先看图：

• Input gate layer：即左边的$\sigma$，决定了要增加哪些量。
• Candidate values：即右边的$tanh$，决定了增量的具体值。

有了forget和input，就可以更新我们的Cell state了。见图：

3. Output

很显然，output的核心还是cell state。还是有两部分：

• Onput gate layer：由$h_{t-1}$和$x_t$共同决定。
• Candidate values：由Cell state决定。
  需要注意的一点是，输出的$h_t$被复制了两份，一份作为了当前time step的输出，另一份作为了下一time step的输入。

这篇关于LSTM笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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