概述
- LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去对的输出和当前的输入concat到一起，通过tanh来控制二者对的输出，只考虑最近时刻的状态。而在LSTM中为了能记住长期的状态，增加了一条路上输出和一路输入。
- LSTM使为了解决RNN中梯度消失问题所提出的，LSTM只能必变RNN的梯度小时（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸（exploding gradient）
最后
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