LSTM结构图

LSTM（长短期记忆）是一种特殊的RNN（循环神经网络），它能够学习长期依赖性信息。LSTM的核心思想是通过引入三个门结构来控制信息的流动：输入门、遗忘门和输出门。输入门决定了哪些信息需要更新到状态，遗忘门决定了哪些旧的信息需要被丢弃，输出门则决定了基于当前状态的隐藏层状态应该输出什么信息。这些门结构都是通过sigmoid函数进行计算，然后将结果与输入相乘来实现对信息的控制。此外，LSTM还引入了细胞状态，这是一种特殊的内部状态，可以在任何时间点读取和写入。这种设计使得LSTM能够有效地处理序列数据中的长期依赖性问题。