lstm具有什麽特點

LSTM（Long Short-Term Memory）是長短期記憶網絡，是壹種時間遞歸神經網絡（RNN），主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現。 LSTM 已經在科技領域有了多種應用。基於 LSTM 的系統可以學習翻譯語言、控制機器人、圖像分析、文檔摘要、語音識別圖像識別、手寫識別、控制聊天機器人、預測疾病、點擊率和股票、合成音樂等等任務。

工作原理

LSTM區別於RNN的地方，主要就在於它在算法中加入了壹個判斷信息有用與否的“處理器”，這個處理器作用的結構被稱為cell。

壹個cell當中被放置了三扇門，分別叫做輸入門、遺忘門和輸出門。壹個信息進入LSTM的網絡當中，可以根據規則來判斷是否有用。只有符合算法認證的信息才會留下，不符的信息則通過遺忘門被遺忘。

說起來無非就是壹進二出的工作原理，卻可以在反復運算下解決神經網絡中長期存在的大問題。目前已經證明，LSTM是解決長序依賴問題的有效技術，並且這種技術的普適性非常高，導致帶來的可能性變化非常多。各研究者根據LSTM紛紛提出了自己的變量版本，這就讓LSTM可以處理千變萬化的垂直問題。

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