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1 简介

• 概念

  LSTM（Long Short-Term Memory）也称为长短期记忆网络，是一种改进的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN的梯度消失问题和长程依赖问题。LSTM通过引入门机制和细胞状态，能够更好地捕捉长序列数据中的长期依赖关系。

• 核心思想

  通过引入门机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态（Cell State）来控制信息的流动，从而决定哪些信息需要保留、哪些信息需要丢弃。

• 内部结构

  遗忘门：决定了哪些信息应该被丢弃（即遗忘）。它读取当前输入和前一时刻的隐藏状态，然后输出一个0到1之间的数值，表示当前时刻的信息应当保留或丢弃的比例。

  输入门：决定了哪些信息需要被存储到当前的单元状态中。通过这个门来更新单元状态的记忆。

  细胞状态：可以将其视为一条贯穿整个网络的"传送带"，携带长期记忆；信息通过细胞状态传递，并由各个门控机制选择性地修改。

  输出门：控制从单元状态到隐藏状态的信息流出，决定当前的隐藏状态输出多少细胞状态的内容。

2. LSTM的内部结构图

2.1 整体内部结构

2.2 遗忘门结构图

2.3 输入门结构图

2.4 细胞状态更新图

细胞更新的结构与计算公式非常容易理解，这里没有全连接层，只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的Ct−1相乘，再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新Ct相乘的结果。最终得到更新后的Ct作为下一个时间步输入的一部分。整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用。

注意：由于当前记忆状态和上一次的记忆状态不是相乘而是相加，则解决了RNN中容易梯度保证的问题。

2.4 输出门结构图

3. 优缺点总结：

• LSTM的优点：

  • 能够捕捉长期依赖：通过门控机制，LSTM能够记住长期的依赖关系，解决了传统RNN无法记住长期信息的问题。
  • 避免梯度消失
    • 细胞状态 Ct 的更新公式中，Ct−1 和 Ct 之间是线性关系（通过遗忘门 ft 控制）
    • LSTM的梯度主要通过细胞状态 Ct 传播，而细胞状态的更新是线性的，梯度路径更加稳定
    • 线性关系避免了梯度在时间步之间的连乘，从而缓解了梯度消失问题
  • 灵活的记忆控制：LSTM通过遗忘门和输入门灵活地控制信息的传递，使得模型能够记住有用的信息，并丢弃不必要的信息。

• LSTM的缺点：

  • 计算开销较大，由于包含多个门的计算，训练和推理时需要更多的计算资源
  • 相对于简单的RNN和GRU（门控递归单元），LSTM较为复杂，调参时需要更多的时间和精力