LSTM 原作者带队，一个强大的算法模型杀回来了 1

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。

图灵奖为何不颁给LSTM之父Jürgen Schmidhuber？作为AI界特立独行的人，Schmidhuber与深度学习三巨头有过口水战，并现场对质GAN的提出者，可谓得罪了一圈人。

20 世纪 90 年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM 经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其风光不再。

当人们都以为 Transformer 在语言模型领域稳坐江山的时候，LSTM 又杀回来了 —— 这次，是以 xLSTM 的身份。

5 月 8 日，LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上传了 xLSTM 的预印本论文。

LSTM：「这次重生，我要夺回 Transformer 拿走的一切。」 今天，我们就来 说说 前任 - LSTM

（by Michael Phi）

各位[大侠]，欢迎来到 LSTM 的世界。LSTM，全称 Long Short-Term Memory，是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决 RNN 中的长期依赖问题。它在时间序列预测、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下去我们从以下几个方面展开：

LSTM 的定义和基本概念
LSTM 的核心原理
LSTM 的实现
LSTM 的实际应用案例

  1. LSTM 的定义和基本概念
    1.1 基本定义
    LSTM 是一种改进的循环神经网络（RNN），专门用于解决传统 RNN 中的长期依赖问题。RNN 在处理序列数据时，能够利用前面的信息，但是当序列过长时，信息会逐渐丢失。而 LSTM 通过引入记忆单元（Memory Cell）和门控机制（Gate Mechanisms），有效地解决了这一问题。

1.2 相关术语解释
记忆单元（Memory Cell）：LSTM 的核心组件，用于存储长期信息。
输入门（Input Gate）：控制哪些新的信息需要加入到记忆单元中。
遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息需要从记忆单元中删除。
输出门（Output Gate）：决定记忆单元的哪部分输出到下一个时间步。

1.3 重要性和应用场景
LSTM 在许多领域有广泛的应用，包括但不限于：

自然语言处理（NLP）：如文本生成、机器翻译和语音识别。
时间序列预测：如股市预测和气象预报。
机器人控制：处理连续的传感器数据，进行运动规划。
LSTM 的设计使其能够有效地捕捉和利用长期依赖关系，显著提高了序列数据处理的性能和效果。

  1. LSTM 的核心原理
    2.1 数学表达式
    接下来我们看一下 LSTM 的数学表达式。LSTM 包含三个门：输入门、遗忘门和输出门。每个门都有自己的权重和偏置，用于控制信息的流动。

2.2 直观解释
输入门：决定当前输入信息中，哪些部分需要加入到记忆单元中。
遗忘门：决定当前记忆单元中的哪些信息需要丢弃。
输出门：决定记忆单元中的哪些信息需要输出到下一个时间步。
2.3 关键概念图示
让我们通过一个图示来直观地理解 LSTM 的工作原理。下图展示了 LSTM 单元的内部结构：

在图中可以看到，输入门、遗忘门和输出门共同作用于记忆单元，控制信息的存储和传递。

通过这种门控机制，LSTM 能够有效地记住长时间跨度的信息，从而在处理序列数据时表现出色。