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RNN简介及实现,1,-,RNN类别,2,-,LSTM为例,3,-,4,-,元胞状态(CellState),元胞状态有点像是传送带，它直接穿过整个链，同时只有一些较小的线性交互。上面承载的信息可以很容易地流过而不改变STM有能力对元胞状态添加或者删除信息，这种能力通过一种叫门的结构来控制。门是一种选择性让信息通过的方法。它们由一个Sigmoid神经网络层和一个元素级相乘操作组成。,5,-,遗忘门,LSTM的第一步是决定我们将要从元胞状态中扔掉哪些信息。该决定由一个叫做“遗忘门(ForgetGate)”的Sigmoid层控制。,6,-,输入门,首先，有一个叫做“输入门(InputGate)”的Sigmoid层决定我们要更新哪些信息。接下来，一个tanh层创造了一个新的候选值。,7,-,更新元胞,元胞状态由前一个细胞状态的过滤与当前输入自过滤决定,8,-,输出门,最终的输出。输出将会基于目前的元胞状态，并且会加入一些过滤。首先我们建立一个Sigmoid层的输出门(OutputGate)，来决定我们将输出元胞的哪些部分。然后我们将元胞状态通过tanh之后（使得输出值在-1到1之间），与输出门相乘，这样我们只会输出我们想输出的部分。,9,-,代码解析,输入层，LSTM层，输出层,10,-,

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