深度学习LSTM结构推导，为什么比RNN好？

长短期记忆（LSTM）网络是一种循环神经网络（RNN），能够捕获顺序数据中的长期依赖关系。它们对于语言翻译、语言建模等任务以及需要模型长时间记住过去信息的其他任务特别有用。

LSTM能够通过引入额外的“存储单元”来实现这一点，这些“存储单元”可以长时间存储信息，并使用“门”来控制进出单元的信息流。这些门允许 LSTM 有选择地存储和检索信息，并忘记不再需要的信息。

与传统 RNN 相比，LSTM 的主要优势之一是它们能够处理长期依赖关系。在传统的RNN中，给定时间步的隐藏状态通常是前一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入的函数。这意味着模型捕获长期依赖项的能力受到隐藏状态大小的限制，这使得捕获跨越多个时间步的依赖项变得困难。

相比之下，LSTM 能够通过使用其存储单元来存储与较长时间相关的信息来捕获长期依赖关系。这使他们能够更好地捕获数据中对手头任务很重要的模式和关系。

总体而言，LSTM 是一个强大的工具，适用于需要模型长时间记住过去信息的任务，并且已经在广泛的任务上取得了成功，包括语言翻译、语言建模和语音识别。

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