目的：

解决长序依赖问题

工作原理：

LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”。

第一步，决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息：忘记门层

第二步，什么样的新信息被存放在细胞状态中。
、
最终，确定输出什么值。sigmoid 层：确定细胞状态的哪个部分将输出出去。细胞状态通过 tanh 进行处理（得到一个在 -1 到 1 之间的值）并将它和 sigmoid 门的输出相乘，最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分。

总结：

分三步，忘记什么、新进来什么、激活什么，关键是三部分都有sigmoid+ pointwise 来控制通过的量。

普适性高，可以有各种变体，但原理是一致的。

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【网络学习】LSTM 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题

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