LSTM核心解读

    LSTM的架构与RNN相比没有根本上的不同，只是它的内部使用了一个不同的函数来计算隐藏状态。 LSTM中的记忆单元称为cells，可以将其看做以先前状态和当前输入作为输入的黑盒子。 在LSTM内部，这些cells决定了要保留或者擦除哪些记忆。 然后把先前的状态，当前的记忆和输入组合在一起。 事实证明，这种类型的单元在捕获长期依赖关系上非常有效。 LSTM计算公式： 包含两个memory c

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