深度学习中的循环神经网络LSTM详解_双向循环lstm网络图

(一)、什么是循环神经网络LSTM？
LSTM指的是长短期记忆网络（Long Short Term Memory），它是循环神经网络中最知名和成功的扩展。由于循环神经网络有梯度消失和梯度爆炸的问题，学习能力有限，在实际任务中的效果很难达到预期。为了增强循环神经网络的学习能力，缓解网络的梯度消失等问题，LSTM神经网络便横空出世了。LSTM可以对有价值的信息进行长期记忆，不仅减小循环神经网络的学习难度，并且由于其增加了长时记忆，在一定程度上也缓解了梯度消失的问题。（注：梯度爆炸的问题用一般的梯度裁剪方法就可以解决）。

(二)、LSTM实现长短期记忆的原理是什么？

与传统的循环神经网络相比，LSTM在$h_{t-1}$，$x_t$的基础上加了一个cell state（即长时记忆状态$c_{t-1}$）来计算$h_t$，并且对网络模型内部进行了更加精心的设计，加入了遗忘门$f_t$、输入门$i_t$、输出门$o_t$三个门神经元以及一个内部记忆神经元${\tilde{c}}_t$（上图2.1中的LSTM网络模型内部黄色的$\sigma$从左到右分别指的是$f_t$、$i_t$、$o_t$，黄色的$\tanh$则指的是${\tilde{c}}_t$）。遗忘门神经元$f_t$控制前一步记忆单元中信息有多大程度上被遗忘掉；输入门神经元$i_t$控制当前记忆中的信息以多大程度更新到记忆单元中；输出门神经元$o_t$控制当前的hidden state（即短时记忆单元）的输出有多大程度取决于当前的长时记忆单元。在一个训练好的网络中，当输入的序列没有重要信息时，LSTM遗忘门的值接近于1，输入门的值接近于0，此时过去的信息将会保留，从而实现了长时记忆的功能；当输入的序列中出现了重要信息时，LSTM应当将其存入记忆中，此时其输入门的值会接近于1；当输入的序列中出现了重要信息，且该信息意味着之前的记忆不再重要时，则输入门的值会接近于1，而遗忘门的值会接近于0，这样旧的记忆就会遗忘，新的重要信息被记忆。经过这样的设计，整个网络更容易学习到序列之间的长期依赖。

(三)、LSTM的原理公式是什么？
经典的LSTM中，第t步的更新计算公式如下（$\odot$表示元素点乘）：
{ 输 入 ： x i n p u t = c o n c a t [ h t − 1 , x t ] 遗 忘 门 神 经 元 ： f t = σ ( x i n p u t