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长短期记忆 (LSTM) 网络简介

LSTM（长短期记忆）是一种在深度学习中广泛使用的循环神经网络 (RNN) 架构。其主要优势在于捕捉长期依赖关系，非常适合序列预测任务。

LSTM 的关键组件：

细胞： LSTM 的核心单元，负责在任意时间间隔内维护记忆。
输入门： 确定在当前状态下存储哪些新信息。
输出门： 控制输出当前状态的哪些信息。
忘记门： 决定从先前的状态丢弃哪些信息。

LSTM 的工作原理：

LSTM 按顺序处理数据并随时间保持隐藏状态。
忘记门有选择地丢弃与先前状态无关的信息。
输入门决定将哪些新信息纳入当前状态。
输出门允许网络输出相关信息，为预测维持有用的长期依赖关系。

LSTM 的应用： LSTM 可应用于：

手写识别
语音识别
机器翻译
语音活动检测
机器人控制
视频游戏
医疗保健等等。

总而言之，LSTM 为处理顺序数据提供了强大的解决方案，克服了传统 RNN 面临的梯度消失问题。它们能够捕捉长期依赖关系，这使得它们在人工智能和机器学习的各个领域中都不可或缺。

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2024 年 6 月 17 日

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