文章解析整理：《如果你还没搞懂LSTM 网络，那本文绝对值得一看》

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循环神经网络（RNN）

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）的特点是带有环，能使信息持久化，基于前面的信息进行处理。

但换言之，RNN和普通的神经网络也没什么不同。一个RNN可以看作是网络间的信息传递。

RNN在一系列的任务中都取得了令人惊叹的成就，比如语音识别，语言建模，翻译，图片标题等等。

LSTM（Long Short Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，LSTM是RNN中出类拔萃的存在。

长期依赖的问题

RNN主要可以通过训练来预测待测位置和相关信息距离较小时的情况，比如预测句子“the clouds are in the sky”中的最后一个单词。而对于距离较远的上下文消息时，比如预测句子“I grew up in France… I speak fluent French”中的最后一个单词，RNN就显得无能为力了。幸运的是，LSTM可以用来解决这些。

LSTM网络

LSTM全称为长短期记忆网络，能够学习到长期依赖关系，能够记住长期信息。

普通RNN重复模块结构非常简单，例如只有一个tanh层。LSTM的重复模块中有四个神经网络层。

LSTM核心思想

LSTM的关键是元胞状态(Cell State)，元胞状态有点像传送带，贯穿整个链，上面承载着信息。

LSTM通过门结构对元胞状态添加或者删除信息。
0值表示不允许信息通过，1值表示让所有信息通过。一个LSTM有3个这种门，来保护和控制元胞状态。

LSTM的分布详解

LSTM的第一步是决定我们将要从元胞状态扔掉哪些信息。该决定由叫做“遗忘门（Forget Gate）”的Sigmoid层控制。遗忘门观察ht−1和xt，对于元胞状态Ct−1中的每一个元素输出一个0~1之间的数。1则完全保留该信息，0表示完全丢弃该信息。
遗忘在什么时候发生呢？元胞状态可能包含当前主语的性别信息，当遇到一个新的主语时，我们就需要把旧的性别信息遗忘了。

下一步是决定我们对信息的存储。类似于前面，叫做输入门的层决定我们要更新的信息，另一个层，进一步判断候选值，之后就用于元胞状态的更新。将旧元胞状态Ct−1更新到新状态Ct。

最后，需要决定最终的输出。总之是通过一定的限制，输出元胞的需要的部分。

LSTM的变种

提到了一些LSTM的改进版本，主要是对遗忘信息，记忆信息的更改和优化。