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今天继续给大家介绍第四章的内容
前面我们介绍了:
4.6
RNN与RNN的变种结构
这一节，笔者将给大家介绍深度学习的RNN循环神经网络（Recurrent Neural Networks）与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络（Long-Short Term Memory Networks）和GRU门控循环单元（Gated Recurrent Neural Network）。
04
4.6.4 LSTM长短期记忆网络
笔者在4.6.3提过RNN结构共享1组（U, W, b），这是RNN结构最重要的特性，不过也是由于这个特性，才导致了LSTM长短期记忆网络的诞生。
因为 在（U, W, b）不变的情况下，梯度在反向传播过程中，不断连乘，数值不是越来越大就是越来越小，这样就出现了梯度爆炸或梯度消失的情况，所以往往用RNN去训练模型得不到预期的效果。
1. LSTM原理
由上文可知，RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失，最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘，为此有人提出了LSTM模型，它可以对有价值的信息进行记忆，放弃冗余记忆，从而减小学习难度。
与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过内部结构变了，也就是神经元的运算公式变了，而外部结构并没有任何变化，因此上面提及的RNN各种结构都能用LSTM来替换。
相对于RNN，LSTM的神经元加入了输入门i、遗忘门f、输出门o 和内部记忆单元c。笔者这里先给上一个整体的LSTM结构图如图 4.48所示，之后笔者再对它内部结构的运算逻辑进行详细的解释。
图 4.48 LSTM结构图
遗忘门f：控制输入X和上一层隐藏层输出h被遗忘的程度大小，如图 4.49所示。
图 4.49 遗忘门(forget gate)
遗忘门公式如式（4.43）：
输入门 i：控制输入X和当前计算的状态更新到记忆单元的程度大小，如图 4.50所示。
图 4.50 输入门（input gate）
遗忘门公式如式（4.44）：
内部记忆单元 c：
图 4.51 内部记忆单元
内部记忆单元公式如式（4.45）~（4.46）：
输出门 o：控制输入X和当前输出取决于当前记忆单元的程度大小，如图 4.52所示。
图 4.52 输出门（output gate）
输出门公式如式（4.47）~（4.48）：
其中σ一般选择Sigmoid作为激励函数，主要是起到门控作用。因为Sigmoid函数的输出为0~1，当输出接近0或1时，符合物理意义上的关与开。tanh函数作为生成候选记忆C的选项，因为其输出为-1~1，符合大多数场景下的0中心的特征分布，且梯度（求导）在接近0处，收敛速度比sigmoid函数要快，这也是选择它的另外一个原因。不过LSTM的激励函数也不是一成不变的，大家可以根据自己的需求去更改，只要能更好地解决自己的问题即可。
对于一个训练好的LSTM模型，我们要知道它的每一个门（遗忘门、输出门和输入门）都有各自的(U, W, b)，上述公式也有所体现，这是在训练过程中得到的。而且当输入的序列不存在有用信息时，遗忘门f的值就会接近1，那么输入门i的值接近0，这样过去有用的信息就会被保存。当输入的序列存在重要信息时，遗忘门f的值就会接近0，那么输入门i的值接近1，此时LSTM模型遗忘过去的记忆，记录重要记忆。
因此我们可以看出由遗忘门、输出门、输入门和内部记忆单元共同控制LSTM输出h的设计，使得整个网络更好地把握序列信息之间的关系。
下一期，我们将继续介绍
RNN与RNN的变种结构敬请期待~
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内容 |阿力阿哩哩
编辑 | 阿璃
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