长短期记忆网络(长短期记忆网络有哪些门)

1-循环神经网络

循环神经网络（RNN）是目前深度学习最有前景的工具之一，它解决了传统神经网络不能共享从数据中共享位置的特征的问题。目前，RNN已经有了不少有意思的应用：语音识别 ：输入的语音数据，生成相应的语音文本信息。

RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。

LSTM是改进的循环神经网络，如图1所示， 为输入样本， 为输出样本， 为LSTM单元输出。 分别为样本个数，输出样本个数及神经元个数。即：模型中需要初始化的参数有 、 、 、 、 。

RNN是两种神经网络模型的缩写，一种是递归神经网络(Recursive Neural Network)，一种是循环神经网络(Recurrent Neural Network)。

2-lstm具有什么特点

Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM和基线RNN并没有特别大的结构不同，但是它们用了不同的函数来计算隐状态。

LSTM作为效果比较好的递归神经网络，拥有者对长时时间序列问题很好的解决能力。LSTM也有这样的链式结构，但其重复模块内部的机构不同。具体如下：之下说明一下内部四个网络的具体意义。主要分为： 单元状态 + 门限。

LSTMs也具有这种链式结构，但是它的重复单元不同于标准RNN网络里的单元只有一个网络层，它的内部有四个网络层。LSTMs的结构如下图所示。

长短期记忆(Long Short-Term Memory，LSTM)网络 是循环神经网络的一个变体，可以有效地解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。

年。bilstm的产品介绍显示，bilstm是1997年发布的。LSTM的全称是Long Short-Term Memory，是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。

3-深度学习LSTM结构推导,为什么比RNN好?

简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。

更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。

LSTM 是一种特殊的RNN。通过精巧的设计（CNN中的深度残差网络也是类似） 解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题 （即远距离传递导致的信息丢失问题）。标准RNN由简单的神经网络模块按时序展开成链式。

4-我们人类的记忆,一般都是储存在哪儿的呢?

1、人的记忆储存在大脑的海马区，不过现在还没有完全证实人体记忆的储存位置，只能暂时先认定人的记忆储存在人的大脑的海马区里，到以后，科学家们有了具体答案时，我们会更清楚的认识到记忆的储存位置。

2、人的记忆存储在大脑里。在科学和哲学中，灵魂是指人的精神（包括意识）、心灵；往往简称“心”。“灵魂和肉体的关系”就是心身关系。

3、记忆并非只是保存在一个地方。1：丘脑：感觉信息的中转站，也与记忆有关；2：杏仁核：与记忆，情绪和攻击性行为有关；3：海马：与学习，记忆和情绪有关；4：小脑：控制可协调的运动，还与语言与思维有关。

4、海马体是存储大脑记忆的区域在他们头骨中有这么一个奇妙的人体器官，仅5公斤重的部门较密湿冷、盘根错节，这是我们的大脑。