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LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法,是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),能够学习长期的依赖关系。主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
所有RNN都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中,该重复模块将具有非常简单的结构,例如单个tanh层。
标准的RNN网络如下图所示
LSTM也具有神经网络的重复模块链的形式。只是在RNN的基础上,每个重复模块增加了三个神经网络层,如下图所示:
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