简单理解LSTM神经网络

递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息能够用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来讲，咱们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，若是咱们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会很是容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，因此它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可让神经网络可以记住这些信息呢？答案就是R

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