在前一篇文章中，已经讨论了递归神经网络（RNN），现在让深入探讨长短期记忆网络（LSTM）的架构，它在处理长期记忆方面的能力。LSTM的设计旨在解决传统RNN面临的梯度消失问题，使其能够更有效地学习长期依赖关系。这种架构不仅能够记住短期信息，还能长期保留和利用信息，这对于复杂的序列数据处理至关重要。
想象一下，如果在两分钟内记住了一张图片的内容，但几天后可能就忘记了。这就是需要RNN来处理短期记忆的场景。而当需要长期记忆时，比如记住几天前的图片内容，就需要LSTM模型架构。LSTM通过其独特的门控机制，能够选择性地记住和忘记信息，从而捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
LSTM的架构包括以下几个关键部分：
1. 遗忘门（Forget Gate）
遗忘门负责决定哪些信息是不值得记忆的，应该被遗忘。它通过结合前一个短期记忆（STM）和当前输入事件，来决定哪些信息应该被保留，哪些应该被丢弃。
2. 学习门（Learn Gate）
学习门结合当前输入事件和STM，以便将最近从STM中学到的必要信息应用到当前输入中。这个过程涉及到将STM和当前事件向量结合起来，通过权重矩阵和偏置项进行计算，然后通过激活函数引入非线性，最终产生一个新的记忆矩阵。