lstm递归神经网络

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（RNN）的变体，用于解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉长期依赖关系。

在传统的RNN中，信息会通过逐步传递的方式从一个时间步传递到下一个时间步。但是，当序列很长时，梯度会逐渐消失或者爆炸，导致模型难以学习到长期依赖关系。LSTM通过引入三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门，来解决这个问题。

输入门决定了哪些信息可以进入单元状态，遗忘门决定了哪些信息可以被忘记，输出门决定了单元状态中的哪些信息可以输出。这些门控单元通过使用sigmoid函数来产生0到1之间的值，控制信息的流动。

LSTM的核心是细胞状态（cell state），它可以在时间步之间传递并捕捉长期依赖关系。细胞状态通过输入门、遗忘门和输出门进行更新和调整。每个时间步的输出由细胞状态和输出门共同确定。

总而言之，LSTM递归神经网络通过引入门控机制，解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉长期依赖关系，适用于处理序列数据。