LSTM长短期记忆网络-原理分析

1 简介

概念

LSTM（Long Short-Term Memory）也称为长短期记忆网络，是一种改进的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN的梯度消失问题和长程依赖问题。LSTM通过引入门机制和细胞状态，能够更好地捕捉长序列数据中的长期依赖关系。
核心思想

通过引入门机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态（Cell State）来控制信息的流动，从而决定哪些信息需要保留、哪些信息需要丢弃。
内部结构

遗忘门：决定了哪些信息应该被丢弃（即遗忘）。它读取当前输入和前一时刻的隐藏状态，然后输出一个0到1之间的数值，表示当前时刻的信息应当保留或丢弃的比例。

输入门：决定了哪些信息需要被存储到当前的单元状态中。通过这个门来更新单元状态的记忆。

细胞状态：可以将其视为一条贯穿整个网络的"传送带"，携带长期记忆；信息通过细胞状态传递，并由各个门控机制选择性地修改。

输出门：控制从单元状态到隐藏状态的信息流出，决定当前的隐藏状态输出多少细胞状态的内容。

细胞更新的结构与计算公式非常容易理解，这里没有全连接层，只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的Ct−1相乘，再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新Ct相乘的结果。最终得到更新后的Ct作为下一个时间步输入的一部分。整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用。

注意：由于当前记忆状态和上一次的记忆状态不是相乘而是相加，则解决了RNN中容易梯度保证的问题。

LSTM的优点：
- 能够捕捉长期依赖：通过门控机制，LSTM能够记住长期的依赖关系，解决了传统RNN无法记住长期信息的问题。
- 避免梯度消失
  - 细胞状态 Ct 的更新公式中，Ct−1 和 Ct 之间是线性关系（通过遗忘门 ft 控制）
  - LSTM的梯度主要通过细胞状态 Ct 传播，而细胞状态的更新是线性的，梯度路径更加稳定
  - 线性关系避免了梯度在时间步之间的连乘，从而缓解了梯度消失问题
- 灵活的记忆控制：LSTM通过遗忘门和输入门灵活地控制信息的传递，使得模型能够记住有用的信息，并丢弃不必要的信息。
LSTM的缺点：
- 计算开销较大，由于包含多个门的计算，训练和推理时需要更多的计算资源
- 相对于简单的RNN和GRU（门控递归单元），LSTM较为复杂，调参时需要更多的时间和精力