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一、LSTM的本質(zhì)

RNN 面臨問(wèn)題：RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在處理長(zhǎng)序列時(shí)面臨的主要問(wèn)題：短時(shí)記憶和梯度消失/梯度爆炸。

短時(shí)記憶
問(wèn)題描述：RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)，由于信息的傳遞是通過(guò)隱藏狀態(tài)進(jìn)行的，隨著時(shí)間的推移，較早時(shí)間步的信息可能會(huì)在傳遞到后面的時(shí)間步時(shí)逐漸消失或被覆蓋。
影響：這導(dǎo)致RNN難以捕捉和利用序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，從而限制了其在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的性能。
梯度消失/梯度爆炸
問(wèn)題描述：在RNN的反向傳播過(guò)程中，梯度會(huì)隨著時(shí)間步的推移而逐漸消失（變得非常小）或爆炸（變得非常大）。
影響：梯度消失使得RNN在訓(xùn)練時(shí)難以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，因?yàn)檩^早時(shí)間步的梯度信息在反向傳播到初始層時(shí)幾乎為零。梯度爆炸則可能導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定，權(quán)重更新過(guò)大，甚至導(dǎo)致數(shù)值溢出。

LSTM解決問(wèn)題：大腦和LSTM在處理信息時(shí)都選擇性地保留重要信息，忽略不相關(guān)細(xì)節(jié)，并據(jù)此進(jìn)行后續(xù)處理。這種機(jī)制使它們能夠高效地處理和輸出關(guān)鍵信息，解決了RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在處理長(zhǎng)序列時(shí)面臨的問(wèn)題。

大腦記憶機(jī)制：當(dāng)瀏覽評(píng)論時(shí)，大腦傾向于記住重要的關(guān)鍵詞。無(wú)關(guān)緊要的詞匯和內(nèi)容容易被忽略。回憶時(shí)，大腦提取并表達(dá)主要觀點(diǎn)，忽略細(xì)節(jié)。
LSTM門(mén)控機(jī)制：LSTM通過(guò)輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)選擇性地保留或忘記信息，使用保留的相關(guān)信息來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，類(lèi)似于大腦提取并表達(dá)主要觀點(diǎn)。

二、LSTM的原理

RNN 工作原理：第一個(gè)詞被轉(zhuǎn)換成了機(jī)器可讀的向量，然后 RNN 逐個(gè)處理向量序列。

隱藏狀態(tài)的傳遞
過(guò)程描述：在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，RNN將前一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)傳遞給下一個(gè)時(shí)間步。
作用：隱藏狀態(tài)充當(dāng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“記憶”，它包含了網(wǎng)絡(luò)之前所見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)的相關(guān)信息。
重要性：這種傳遞機(jī)制使得RNN能夠捕捉序列中的時(shí)序依賴(lài)關(guān)系。

隱藏狀態(tài)的計(jì)算
細(xì)胞結(jié)構(gòu)：RNN的一個(gè)細(xì)胞接收當(dāng)前時(shí)間步的輸入和前一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)。
組合方式：當(dāng)前輸入和先前隱藏狀態(tài)被組合成一個(gè)向量，這個(gè)向量融合了當(dāng)前和先前的信息。
激活函數(shù)：組合后的向量經(jīng)過(guò)一個(gè)tanh激活函數(shù)的處理，輸出新的隱藏狀態(tài)。這個(gè)新的隱藏狀態(tài)既包含了當(dāng)前輸入的信息，也包含了之前所有輸入的歷史信息。

輸出：新的隱藏狀態(tài)被輸出，并被傳遞給下一個(gè)時(shí)間步，繼續(xù)參與序列的處理過(guò)程。

LSTM工作原理：

輸入門(mén)
- 作用：決定哪些新信息應(yīng)該被添加到記憶單元中。
- 組成：輸入門(mén)由一個(gè)sigmoid激活函數(shù)和一個(gè)tanh激活函數(shù)組成。sigmoid函數(shù)決定哪些信息是重要的，而tanh函數(shù)則生成新的候選信息。
- 運(yùn)算：輸入門(mén)的輸出與候選信息相乘，得到的結(jié)果將在記憶單元更新時(shí)被考慮。

遺忘門(mén)
- 作用：決定哪些舊信息應(yīng)該從記憶單元中遺忘或移除。
- 組成：遺忘門(mén)僅由一個(gè)sigmoid激活函數(shù)組成。

運(yùn)算：sigmoid函數(shù)的輸出直接與記憶單元的當(dāng)前狀態(tài)相乘，用于決定哪些信息應(yīng)該被保留，哪些應(yīng)該被遺忘。輸出值越接近1的信息將被保留，而輸出值越接近0的信息將被遺忘。

輸出門(mén)
- 作用：決定記憶單元中的哪些信息應(yīng)該被輸出到當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)中。
- 組成：輸出門(mén)同樣由一個(gè)sigmoid激活函數(shù)和一個(gè)tanh激活函數(shù)組成。sigmoid函數(shù)決定哪些信息應(yīng)該被輸出，而tanh函數(shù)則處理記憶單元的狀態(tài)以準(zhǔn)備輸出。
- 運(yùn)算：sigmoid函數(shù)的輸出與經(jīng)過(guò)tanh函數(shù)處理的記憶單元狀態(tài)相乘，得到的結(jié)果即為當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)。

三、LSTM的應(yīng)用

機(jī)器翻譯：

應(yīng)用描述：LSTM在機(jī)器翻譯中用于將源語(yǔ)言句子自動(dòng)翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言句子。

關(guān)鍵組件：

編碼器（Encoder）：一個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)接收源語(yǔ)言句子并將其編碼成一個(gè)固定長(zhǎng)度的上下文向量。
解碼器（Decoder）：另一個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)上下文向量生成目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯句子。

流程：