LSTM与RNN的比较_lstm与rnn的区别

参考博客：[译] 理解 LSTM 网络

之前提到了RNN，也提到了RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。

下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同：

RNN

LSTM

由上面两幅图可以观察到，LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去的输出和当前的输入concatenate到一起，通过tanh来控制两者的输出，它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。

而LSTM为了能记住长期的状态，在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出，增加的这一路就是细胞状态，也就是途中最上面的一条通路。事实上整个LSTM分成了三个部分：
1）哪些细胞状态应该被遗忘
2）哪些新的状态应该被加入
3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么

下面来分别讨论：
1）哪些细胞状态应该被遗忘
这部分功能是通过sigmoid函数实现的，也就是最左边的通路。根据输入和上一时刻的输出来决定当前细胞状态是否有需要被遗忘的内容。举个例子，如果之前细胞状态中有主语，而输入中又有了主语，那么原来存在的主语就应该被遗忘。concatenate的输入和上一时刻的输出经过sigmoid函数后，越接近于0被遗忘的越多，越接近于1被遗忘的越少。

2）哪些新的状态应该被加入
继续上面的例子，新进来的主语自然就是应该被加入到细胞状态的内容，同理也是靠sigmoid函数来决定应该记住哪些内容。但是值得一提的是，需要被记住的内容并不是直接
concatenate的输入和上一时刻的输出，还要经过tanh，这点应该也是和RNN保持一致。并且需要注意，此处的sigmoid和前一步的sigmoid层的w和b不同，是分别训练的层。
细胞状态在忘记了该忘记的，记住了该记住的之后，就可以作为下一时刻的细胞状态输入了。

3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么
这是最右侧的通路，也是通过sigmoid函数做门，对第二步求得的状态做tanh后的结果过滤，从而得到最终的预测结果。

事实上，LSTM就是在RNN的基础上，增加了对过去状态的过滤，从而可以选择哪些状态对当前更有影响，而不是简单的选择最近的状态。

在这之后，研究人员们实现了各种LSTM的变种网络。不变的是，通常都会用sigmoid函数做门，筛选状态或者输入。并且输出都是要经过tanh函数。具体为什么要用这两个函数，由于刚接触还不能给出一定的解释，日后理解了再补充。