传统神经网络与递归神经网络对比

传统神经网络

递归神经网络

等价于

RNN网络细节

x_t表示第t=1,2,3…step的input
s_t为隐藏层的第t step的state，它是网络的记忆单元
s_t=f(Ux_t+Ws_t-1)，其中f一般是非线性的激活函数
o_t是第t step的output，如下个单词的向量表示softmax(Vs_t)

RNN的反向传播

RNN升级LSTM

C：控制参数

决定什么样的信息会被保留，什么样的会被遗忘。
要通过训练得到。

门是一种信息选择式通过的方法
sigmoid神经网络层和一乘法操作

Sigmoid层输入0~1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。
0代表“不允许任何量通过”，1代表“允许任意量通过”。

决定丢弃信息

确定更新的信息

更新细胞状态

输出信息

利用新的控制参数产生output

LSTM网络架构

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