Long Short-Term Memory (LSTM)原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词

LSTM, 长短时记忆, RNN, 递归神经网络, 序列模型, 时间序列分析, 自然语言处理, 代码实例

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在传统的人工智能模型中，循环神经网络（RNN）被广泛应用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。然而，传统的RNN存在一个关键问题：梯度消失或梯度爆炸，导致模型难以学习到长距离的依赖关系。为了解决这个问题，Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。

1.2 研究现状

LSTM自提出以来，已经在众多领域取得了显著的应用成果，如语音识别、机器翻译、情感分析等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，LSTM的研究和应用也得到了进一步的拓展和深化。

1.3 研究意义

LSTM作为一种有效的序列模型，在处理长距离依赖关系方面具有