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LSTM模型
之前一直想要了解一下LSTM模型的想法，看到一些介绍，说里面的各种门，遗忘门，输入门，输出门，是模拟电路的，然后自己就一直很莫名其妙，怎么还有电路什么的，然后就各种一直看不懂。。。现在回过头来仔细的看了看，发现原来也不是很难。不是电路，跟电路一点关系都没有，把它想象成一个神经元就好了，一切问题迎刃而解。嗯，是的，就是这么简单。。。
最后在知乎上找了一篇文章，讲的挺不错的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29927638
讲解
RNN网络结构
公式： h t = σ ( W h ∗ x t + U h ∗ h t − 1 + b h ) h_t = \sigma(W_h * x_t + U_h * h_{t-1} + b_h) ht=σ(Wh∗xt+Uh∗ht−1+bh)
其中， W h W_h Wh：
LSTM网络结构
图中 σ , t a n h \sigma, tanh σ,tanh都可以看做是一个神经元，看似复杂，但是相较于RNN只是多了几个神经元而已。下面分析
1. 细胞状态
相较于RNN的隐含状态 h ( t ) h^{(t)} h(t)，这里又多了一个细胞状态（cell state） C ( t ) C^{(t)} C(t)
2. 遗忘门
控制是否遗忘，以一定的概率控制是否遗忘上一层的细胞状态：
f ( t ) = σ ( W f ∗ h t − 1 + U f ∗ x ( t ) + b f ) f^{(t)} = \sigma(W_f*h_{t-1} + U_f * x^{(t)} + b_f) f(t)=σ(Wf∗ht−1+Uf∗x(t)+bf)
其中， f ( t ) f^{(t)} f(t)是遗忘门的输出，本身是 s i g m o i d sigmoid sigmoid函数，输出是(0, 1)的值，表示一定概率的遗忘细胞状态。
3. 输入门
用来处理输入，最终目的是为了更新细胞状态
i ( t ) = σ ( W i ∗ h t − 1 + U i ∗ x i + b i ) i^{(t)} = \sigma(W_i * h_{t-1} + U_i * x_i + b_i) i(t)=σ(Wi∗ht−1+Ui∗xi+bi)
a ( t ) = t a n h ( W a ∗ h t − 1 + U a ∗ x i + b a ) a^{(t)} = tanh(W_a * h_{t-1} + U_a * x_i + b_a) a(t)=tanh(Wa∗ht−1+Ua∗xi+ba)
4. 细胞状态更新
C ( t ) = f ( t ) ⨀ C ( t − 1 ) + i ( t ) ⨀ a ( t ) C^{(t)} = f^{(t)} \bigodot C^{(t-1)} + i^{(t)} \bigodot a^{(t)} C(t)=f(t)⨀C(t−1)+i(t)⨀a(t)
其中， ⨀ \bigodot ⨀表示 H a r a m a r d Haramard Haramard积。
5. 输出门
o ( t ) = σ ( W o ∗ h ( t − 1 ) + U o ∗ x ( t ) + b o ) o^{(t)} = \sigma(W_o*h^{(t-1)} + U_o * x^{(t)} + b_o) o(t)=σ(Wo∗h(t−1)+Uo∗x(t)+bo)
h ( t ) = o ( t ) ⨂ t a n h ( C ( t ) ) h^{(t)} = o^{(t)} \bigotimes tanh(C^{(t)}) h(t)=o(t)⨂tanh(C(t))
整个结构就这样介绍完了。就是几个神经单元。挺简单的吧。
其实可以换一个角度来看，三个 σ \sigma σ函数实际上就是三个忘记，忘记上一个细胞的状态，忘记当前的输入，忘记隐藏层的输出。中间的 t a n h tanh tanh就是一个RNN结构
为什么使用LSTM
由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用
比较好的LSTM文章
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