前言

一些关于LSTM的学习记录。

一、为什么要用LSTM？

LSTM（Long short-term memory），长短时记忆网络。

在学习LSTM之前，我们首先应当掌握RNN网络的相关知识，RNN是循环神经网络，是一个高度重视序列信息的网络。序列，即意味着“前后关系”。

RNN的基础结构仍是神经网络，但为了存放序列信息，其比全连接多了隐藏层的循环操作，它具有一定的记忆功能，但其缺点是输入数据越早，在隐藏层所占据的影响越小，故为克服其弊端，LSTM由此诞生。

二、LSTM结构介绍

1.大体结构

LSTM参考人类的记忆模式，记住重要的信息、遗忘相对不重要的信息，为了实现这个功能，相对于RNN网络而言，LSTM增加了细胞状态（Cell State），我们可以将它看作是关于信息的“记忆”，上一层的细胞状态经过遗忘和新的记忆的选择存储后，继续流向下一个细胞。

这里图中可见，细胞状态 C_t在最上面传播，隐藏层状态h_t在下面传播，他们的初始状态为全0。隐藏层状态h_t-1与新的输入x_t对细胞状态进行修改。

在一个细胞中包含三个门，从左到右依次是遗忘门、输入门和输出门。

2.三个门结构

（1）遗忘门

遗忘门将上一层的隐藏状态h_t和当前的输入X_t进行拼接，传入sigmod函数中，映射到[0,1]中，越接近0则意味着越应该被丢弃，越接近1则意味着越应该被保留。与上一层的细胞状态C_t-1相乘，就是完成了对C_t-1中信息的选择，对不重要信息的遗忘。

（2）输入门

输入门决定加入多少新输入的信息到细胞状态中来。可以看到输入门分为 i_t 和 C_t 两部分，前者同遗忘门类似，将其映射到[0,1]之间，0表示不重要，1表示重要；后者输入tanh函数。 i_t 与后者相乘，决定了tanh输出结果的保留与舍弃，在这里我们将它看作是新输入信息的保留。

接下来就是对细胞状态的更新，经遗忘门与上层细胞状态点乘后得到的结果，与输入门得到的结果相加，就完成了对上层不重要信息的遗忘和新加入信息的选择保留，即结束了对细胞状态的更新。

（3）输出门

输出门确定的是将细胞状态的多少部分输出为隐藏状态的值h_t。首先将已更新的细胞状态经过一个tanh函数的映射，与h_t-1和x_t经sigmod函数映射后的门相乘，确定隐藏状态应携带的信息。最后将更新后的隐藏状态h_t和细胞状态C_t输入下一时刻。

总结

最后梳理：
遗忘门决定了遗忘多少上一层的细胞状态；
输入门决定保留多少新输入的信息；
输出门决定携带多少信息作为隐藏状态输入下一时刻的细胞。

在结构图中，细胞状态始终在最上面的线路进行更新传播，隐藏状态在下面线路；
细胞状态和隐藏状态的初始状态为全0；
细胞状态通过隐藏状态和输入信息进行调整和更新，隐藏状态通过更新后的细胞状态进行更新。

最后

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