【学习笔记】LSTM 李弘毅

1. LSTM简介 x 输入顺序不同，得到的结果不同 核心：memory 2. LSTM training 3. LSTM和RNN的比较（为什么说LSTM可以解决RNN中的梯度消失问题？） RNN在每个时间点计算产生的输出会直接把memory覆盖掉 而LSTM每个时间点产生的输出会对原来的memory进行累加 如果weight可以影响到memory中的值，则这个影响则一定会存在，因为这个影响是累加

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