理解长短时记忆网络LSTM：解决RNN长距离依赖问题

本文主要介绍了长短时记忆网络（LSTM），一种用于解决传统循环神经网络（RNN）在处理长距离依赖问题上的改进模型。LSTM通过增加单元状态c来保持长期信息，同时利用三个控制开关（遗忘门、输入门和输出门）来管理这个状态，从而更好地学习和传递长期依赖。 LSTM的核心在于其结构设计，它包含了一个额外的单元状态c，用于存储长期信息，而不仅仅依赖于单一的隐藏状态h。在每个时间步t，LSTM接收三种输入：当前时刻的网络输入xt、上一时刻的LSTM输出ht-1以及上一时刻的单元状态ct-1。其输出包括当前时刻的LSTM输出ht和单元状态ct。 LSTM的三个关键门控机制如下： 1. 遗忘门：负责决定保留多少上一时刻的单元状态ct-1。遗忘门的计算公式为：其中，Wf是遗忘门的权重矩阵，ht-1和xt被拼接成一个长向量，bf是偏置项，σ是sigmoid函数。sigmoid函数的输出范围在0到1之间，使得遗忘门可以半开半闭，从而灵活地控制信息的丢弃或保留。 2. 输入门：控制当前时刻的输入xt有多少能被添加到单元状态ct。输入门的计算类似遗忘门，但有自己的权重矩阵Wi和偏置bi。 3. 输出门：决定单元状态ct中有多少信息传递到当前的LSTM输出ht。输出门也有自己的权重矩阵Wo和偏置bo。 这三个门的输出都是0到1之间的实数，通过与相应的向量进行逐元素乘法，可以实现信息流的控制。遗忘门和输入门共同决定了单元状态ct的更新，而输出门则决定ht的生成。 LSTM的单元状态ct的更新过程如下： 首先，通过输入门控制新信息的加入： 然后，通过遗忘门控制旧信息的保留： 最后，当前的单元状态ct由新信息和保留信息组合而成： 而LSTM的当前输出ht则是单元状态ct经过输出门控制后生成的： 通过这样的门控机制，LSTM能够在处理序列数据时有效地处理长期依赖问题，避免了梯度消失或爆炸的问题，使其在语音识别、自然语言处理、机器翻译等任务中表现出色。