【Pytorch✨】LSTM04 l理解长期记忆和短期记忆

1. C_t（长期记忆）的特点

它是细胞状态（Cell State），从 t=1 一直传到最后 。
更新方式：

• ft *Ct-1 → 旧记忆（经过遗忘门过滤）
• it *Ct → 新记忆（经过输入门筛选）

关键点：

• C_t 只经过“加法”更新，不经过太多非线性变换，所以信息可以长期保留
• 遗忘门 ft 可以让旧记忆部分保留很久（甚至很多时间步）
• 它更像是一本“历史记录本”，有很强的跨时间步信息传递能力

类比：

C_t 就像一个人的长期记忆库，你小时候的记忆、昨天的经历、今天早上的早餐……都可能存放在里面，除非你主动遗忘。

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2. h_t（短期记忆）的特点

• 它是输出状态（Hidden State），既包含当前时刻的重要信息，也受当前 C_t 调整

• 计算方式：
  

  • 先对 C_t 做一次 tanh 压缩（信息被过滤、范围限制）
  • 再用输出门 o_t 决定要输出多少

关键点：

• h_t 是每一步“加工过”的信息，带有很强的即时性
• 因为每次都会重新计算，并且经过 tanh，所以 h_t 更容易受到当前输入和当前状态影响
• 不适合长时间保留细节信息，更适合传递“当前时刻的精华”

类比：

h_t 就像你现在正在和别人对话时，能马上说出口的内容，它依赖于你的长期记忆（C_t），但会根据当前情境提取一部分。

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3. 总结对比

对象	全称	作用	保留时间	更新方式	类比
C_t	Cell State	长期记忆	很久（跨多个时间步）	遗忘门 + 输入门（加法更新）	长期记忆库
h_t	Hidden State	短期记忆 / 当前输出	当前时间步（下一步会重新生成）	输出门 + tanh	当前说出口的话