1. 長短期記憶網路（LSTM）
在人工智慧歷史的長河中，20世紀90年代中期，一場革新性的技術誕生，那就是長短期記憶網路（LSTM），它為解決循環神經網路（RNN）在處理漫長序列數據時的困境提供了答案。梯度消失和爆炸問題曾困擾著RNN，而LSTM正是為破解這個難題而設計的傑出之作。
1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber這對神經網路領域的先驅，首次提出了LSTM，它的目標直指RNN在長序列學習中的挑戰，特別是如何保持信息的連續流動。他們獨創的「門控機制」賦予了網路選擇性記憶和遺忘的能力，包括輸入門、遺忘門和輸出門，這些組件共同作用於單元狀態，賦予了LSTM捕捉長期依賴關系的獨特能力。
隨著Felix Gers等人的貢獻，1999年的遺忘門改進極大地增強了LSTM的性能。從那時起，LSTM在語音識別、語言建模等領域嶄露頭角，2000年代初期，它在機器翻譯中的突破性應用，更是證明了其在序列數據處理上的無敵實力。2014年，Oriol Vinyals等人的工作將LSTM推向了新的高度，它在seq2seq學習中的應用推動了深度學習的革新。
LSTM的成功推動了深度學習的熱潮，如今，它已經滲透到自然語言處理、語音識別、視頻分析等眾多領域。盡管Transformer等新型模型崛起，LSTM仍然是處理序列任務的首選，其核心在於其門控機制的精妙設計，尤其是遺忘門、輸入門和輸出門，它們如同信息的守門人，確保信息流動的精確性和長期保持。
在每個時間步，LSTM通過一系列步驟展現其魔力：遺忘門篩選出不再需要的信息，輸入門引入新鮮內容，輸出門控制信息的輸出。這種機制讓LSTM能維持穩定的狀態，捕捉和理解復雜的序列依賴，從而在諸如文本生成、情感分析、生物信息學和金融分析等場景中大放異彩。
總結來說，LSTM是時間序列數據處理的得力工具，它的成功在於其對長距離依賴的卓越處理能力。無論是在預測股票走勢，還是在解讀基因序列，LSTM都以其獨特的方式，為理解並預測世界提供了強大的計算力量。
2. M&DL | LSTM：遺忘門、記憶門、輸出門
LSTM，即長短時記憶網路，是一種特殊的循環神經網路（RNN），旨在學習長期依賴關系，其理論與實現詳解如下。
RNNs以神經網路的重復模塊鏈形式構建，標准RNN結構僅包含簡單層，如單個tanh層，而LSTM在這一基礎上拓展，每個重復模塊增設三個神經網路層，形成遺忘門、記憶門與輸出門，共同控制單元狀態的更新。
遺忘門決定應保留或遺忘信息，其通過計算長期記憶與事件信息的權重，以決定記憶中的哪些部分需要被刪除。遺忘因子計算由短期記憶與事件信息共同決定，實現對不必要的信息進行遺忘。
記憶門則負責確定新信息的輸入，它包含兩個部分：sigmoid層判斷更新哪些值，tanh層生成候選記憶向量。新信息根據遺忘門決定被丟棄的屬性，從當前單元模塊中獲取，用於補充已遺忘信息。
輸出門控制單元狀態的輸出部分，它通過sigmoid函數選擇性輸出細胞狀態的一部分，與tanh層處理後的細胞狀態相乘，生成最終輸出信息。這一過程確保僅輸出當前狀態中必要的信息。
LSTM的三個門結構共同協作，實現信息的篩選、保存與輸出，顯著提高了序列學習能力與魯棒性。相較於標准RNN，LSTM更不易遭受梯度消失或爆炸問題，表現更佳。
綜上，LSTM通過遺忘門、記憶門與輸出門的協同工作，有效學習和處理長期依賴關系，顯著提升了循環神經網路在序列數據處理上的性能。