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长短期记忆神经网络相关理论概述

1.1原理介绍

长短期记忆网络（LSTM）是循环神经网络（RNN）的一种，但这种神经网络经过改造。对于序列数据，传统的神经网络无法处理，因为传统的模型的输出结果只与模型当前的输入有关而与之前的值无关。而序列数据前后具有很强的相关性。下一个时间点的值由当前的输入值和之前的输出值共同决定。循环神经网络恰好具有这种属性，常用于处理序列数据。但是传统的循环神经网络具有一定的局限性，这类神经网络在确定参数时采用的是效率较低的试错法，在模型建模前需要确定时间步长以及最优的时间间隔。当序列时间段较长时，传统的循环神经网络不能捕获长时依赖的信息。

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