大白话理解LSTM神经网络（附实例讲解）
神经网络是人工智能的重要组成部分，而长短期记忆网络（LSTM）则是神经网络中的一种重要类型。LSTM网络是一种特殊的递归神经网络（RNN），它具有记忆单元，可以在处理序列数据时考虑到前面的信息。
一、LSTM的基本概念
要理解LSTM，首先要了解基本RNN的局限性。在处理序列数据时，基本RNN存在两个主要问题：长期依赖性和梯度消失/爆炸。长期依赖性问题使得RNN在处理长序列时难以捕捉到前面信息的记忆；而梯度消失/爆炸问题则是在反向传播时，梯度可能会变得非常小（导致“忘记”）或非常大（导致数值不稳定性）。
LSTM通过引入了门机制和记忆单元来解决这些问题。具体来说，LSTM有三个门（输入门、输出门和遗忘门）以及一个记忆单元（也称为“状态”或“内部状态”），它们共同协调信息流动。
- 输入门：决定新信息的进入。它通过使用 sigmoid 激活函数来权衡新的输入和旧的记忆。
- 遗忘门：决定哪些信息应该被遗忘。它通过使用 sigmoid 激活函数来权衡旧信息和新的信息。
- 输出门：决定哪些信息应该被用于计算输出。它通过使用 sigmoid 激活函数来权衡旧信息和新的信息。
- 记忆单元：用于保存长期信息。记忆单元使用一个激活函数（通常是 tanh）来产生新的候选值（即“候选状态”），然后与遗忘门的结果相乘，从而更新状态。
二、LSTM的实例
让我们用一个简单的例子来说明LSTM的工作原理。假设我们有一个由三个数字组成的序列：[10, 20, 30]。首先，我们初始化一个LSTM网络，其内部状态为0，然后逐个处理这三个数字。 - 对于第一个数字10，遗忘门将旧的内部状态（假设为0）与新的输入（10）相乘，然后加上一个偏置项（通常为1），得到新的内部状态。然后，输入门将新的内部状态（即10）与外部输入（即10）相乘，得到一个新的候选状态。再然后，将这个新的候选状态和旧的状态相加，并加上一个偏置项（通常为1），得到更新后的状态。最后，输出门将更新后的状态（即10）和内部的候选状态（即…um，也是10）相乘，并加上一个偏置项（通常为1），得到输出值（即25）。
- 对于第二个数字20，同样进行上述的步骤，但是考虑到第一轮处理得到的内部状态（即10），遗忘门会遗忘掉这个内部状态的一部分（即7），然后用外部输入（即20）和新的内部状态（即20）计算新的候选状态。然后，更新后的状态为旧的内部状态（即7）和新的候选状态（即39）的和，再加上一个偏置项（通常为1）。最后，输出门将更新后的状态（即19）和内部的候选状态（也是19）相乘，并加上一个偏置项（通常为1），得到输出值（即40）。
- 对于第三个数字30，同样进行上述的步骤，但是考虑到第二轮处理得到的内部状态（即19），遗忘门会遗忘掉这个内部状态的一部分（即9），然后用外部输入（即30）和新的内部状态（即30）计算新的候选状态。然后，更新后的状态为旧的内部状态（即9）和新的候选状态（即73）的和，再加上一个偏置项（通常为1）。最后，输出门将更新后的状态（即48）和内部的候选状态（也是48）相乘，并加上一个偏置项（通常为1），得到输出值（即49）。