- 長短期記憶網絡（LSTM）是一種特殊的循環神經網絡（RNN），旨在解決傳統RNN在處理長序列數據時出現的梯度消失和梯度爆炸問題。以下為你詳細介紹其基本原理：
- 核心思想：LSTM的核心思想是引入記憶單元和門控機制來控制信息的流動，從而解決傳統RNN的梯度消失問題。記憶單元類似于一個容器，可以存儲長期依賴信息，其初始狀態為零向量，在每個時間步長都會根據輸入信息和隱藏狀態進行更新。
- 結構組成：LSTM由輸入層、隱藏層和輸出層組成，其中隱藏層包含多個LSTM單元。每個LSTM單元包含遺忘門、輸入門、輸出門和細胞狀態。
門控機制：
- 遺忘門：決定哪些信息需要從記憶單元中遺忘。它通過一個sigmoid層實現，輸出一個0到1之間的數值，表示信息保留或遺忘的程度，1表示“完全保留”，0表示“完全遺忘”。選擇性遺忘機制可以避免長期依賴關系被無用信息淹沒。
- 輸入門&#x
