LSTM（长·短期记忆）

LSTM（长短短期记忆：长·短期记忆）ネットワークネットワーク，rnn（再帰型ニューラルネットワーク）の一种です。

lstmの强みは，时系列データの学校や予测（回帰·分发）にあります。一流的な応用分享到として感情感情感情感情感情感情感情感情は感情解析解析解析ありありありあり

rnnを训练する最も最も的なな播法（bbtt）です。しかししかし，その勾配消失により长情损なわれ，ネットワークのれ，ネットワークのパラメータ短，ネットワークのパラメータ短し

LSTMネットワークは，ゲートを用作て，关键词的に保持し，关键词保持情保持忘却忘却ことことでことで，勾配消失问题（バニシング·グラジエント）lstmネットワークは単纯なrnnよりも时系列データ解析にに适しいいます。

以下がlstmブロックのアーキテクチャです。一道的なlstmブロックは，従来のrnnにおける隠れ状态加入，メモリセル，入力ゲート，出力ゲート，，忘却ゲートを有しててますますますます。

入力ゲートへの重みバイアスはは，新しい値のセルへ流入に，忘却ゲートとしますに対するにバイアスは出ゲートゲート重みバイアスは，それぞれセル内にどの値値保持さかと，その〖lstm〗ブロックブロックの化状态を计算しの化状态をするための化状态をするしの化状态をするためにられるられる状态かするため。

LSTMネットワークネットワークの详细について，「深度学习工具箱™「をを参照してください。