1 什么是LSTM

长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，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。

2 深入LSTM结构

下面具体对LSTM的内部结构来进行剖析。

下面开始进一步介绍这四个状态在LSTM内部的使用。


下图是普通RNN前向传播公式：

下图是LSTM前向传播公式：

3 总结

4 补充

为什么RNN中的 $h^t$ 对应于 LSTM中的 $c^t$ ？
答：LSTM中的$c^t$主要是用来保存先前节点的数据，而RNN起此作用的必然就是$h^t$了。

为什么传递下去的 $c^t$ 改变得很慢，通常输出的 $c^t$ 是上一个状态传过来的 $c^{t-1}$ 加上一些数值；而 $h^t$ 则在不同节点下往往会有很大的区别？
答：
$c^t$也就是cell state中的内容，可以理解为主线，主要是用来保存节点传递下来的数据的，每次传递会对某些维度进行“忘记”并且会加入当前节点所包含的内容，总的来说还是用来保存节点的信息，改变相对较小。
$h^t$则主要是为了和当前输入组合来获得门控信号，对于不同的当前输入，传递给下一个状态的$h^t$区别也会较大。

5 LSTM为什么能够缓解梯度消失问题（重点）

下图为RNN中连乘的部分：

6 LSTM输入输出内部维度（unit_num）（重点）

上述是从单个LSTM Cell角度来进行解析的，我们从代码角度，即整体角度去进行解析LSTM中各个数据的维度情况：

1. 整个LSTM的output维度：output是一个三维的张量，第一维表示序列长度，第二维表示一批的样本数(batch)，第三维是 hidden_size(隐藏层大小 or unit_num) * num_directions 。num_directions根据“是否为双向”取值为1或2。因此，我们可以知道，output第三个维度的尺寸根据是否为双向而变化，如果不是双向，第三个维度等于我们定义的隐藏层大小；如果是双向的，第三个维度的大小等于2倍的隐藏层大小。为什么使用2倍的隐藏层大小？因为它把每个time step的前向和后向的输出连接起来了。 output是最后一个layer上，序列中每个状态h的集合（若为双向则按位置拼接，输出维度2*hidden_size）
2. h_n是一个三维的张量，注意$h_n$在上图中是最后一个时间步的！第一维是num_layers * num_directions，num_layers表示在竖直方向堆叠的多个相同个数单元的层数，和序列长度没有关系，num_directions在上面介绍过，取值为1或2，表示是否为双向LSTM。第二维表示一批的样本数量(batch)。第三维表示隐藏层的大小（unit_num）。第一个维度是h_n难理解的地方。首先我们定义当前的LSTM为单向LSTM，则第一维的大小是num_layers。如果是双向LSTM，则第一维的大小是2 * num_layers。
   举个例子，我们定义一个num_layers=3的双向LSTM，h_n第一个维度的大小就等于 6 （3 * 2），h_n[0]表示第一层前向传播最后一个time step的输出，h_n[1]表示第一层后向传播最后一个time step的输出，h_n[2]表示第二层前向传播最后一个time step的输出，h_n[3]表示第二层后向传播最后一个time step的输出，h_n[4]和h_n[5]分别表示第三层前向和后向传播时最后一个time step的输出。 也就是说，h_n只会输出最后1个time step的隐状态结果！
3. c_n与h_n一样！
4. 输入数据中的input和output维度一样，c_0和h_0 和 c_n和h_n一样。

7 num_layers的图示

8. Pytorch实现LSTM较为标准的写法

最后

以上就是爱听歌麦片为你收集整理的LSTM全网最强大厂面试级深度的知识点整理（附代码）1 什么是LSTM2 深入LSTM结构3 总结4 补充5 LSTM为什么能够缓解梯度消失问题（重点）6 LSTM输入输出内部维度（unit_num）（重点）7 num_layers的图示8. Pytorch实现LSTM较为标准的写法的全部内容，希望文章能够帮你解决LSTM全网最强大厂面试级深度的知识点整理（附代码）1 什么是LSTM2 深入LSTM结构3 总结4 补充5 LSTM为什么能够缓解梯度消失问题（重点）6 LSTM输入输出内部维度（unit_num）（重点）7 num_layers的图示8. Pytorch实现LSTM较为标准的写法所遇到的程序开发问题。

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