LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结构,由于其对于长序列数据的处理能力,被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。 LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元(Memory Cell)”的结构,用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中,从而更好地处理长序列数据。另外,LSTM 网络还引入了三个称为“门(Gates)”的结构,包括输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),用于控制信息的输入、遗忘和输出。这些门的作用是通过一个 sigmoid 函数将输入信息映射到 0~1 之间的值,然后与记忆单元中的信息进行运算,控制信息的流动。通过这种方式,LSTM 网络可以有效的捕捉序列中的长期依赖关系,从而提高了神经网络处理序列数据的能力。
附出图效果如下:
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