1. 长短期记忆网络（LSTM）
在人工智能历史的长河中，20世纪90年代中期，一场革新性的技术诞生，那就是长短期记忆网络（LSTM），它为解决循环神经网络（RNN）在处理漫长序列数据时的困境提供了答案。梯度消失和爆炸问题曾困扰着RNN，而LSTM正是为破解这个难题而设计的杰出之作。
1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber这对神经网络领域的先驱，首次提出了LSTM，它的目标直指RNN在长序列学习中的挑战，特别是如何保持信息的连续流动。他们独创的“门控机制”赋予了网络选择性记忆和遗忘的能力，包括输入门、遗忘门和输出门，这些组件共同作用于单元状态，赋予了LSTM捕捉长期依赖关系的独特能力。
随着Felix Gers等人的贡献，1999年的遗忘门改进极大地增强了LSTM的性能。从那时起，LSTM在语音识别、语言建模等领域崭露头角，2000年代初期，它在机器翻译中的突破性应用，更是证明了其在序列数据处理上的无敌实力。2014年，Oriol Vinyals等人的工作将LSTM推向了新的高度，它在seq2seq学习中的应用推动了深度学习的革新。
LSTM的成功推动了深度学习的热潮，如今，它已经渗透到自然语言处理、语音识别、视频分析等众多领域。尽管Transformer等新型模型崛起，LSTM仍然是处理序列任务的首选，其核心在于其门控机制的精妙设计，尤其是遗忘门、输入门和输出门，它们如同信息的守门人，确保信息流动的精确性和长期保持。
在每个时间步，LSTM通过一系列步骤展现其魔力：遗忘门筛选出不再需要的信息，输入门引入新鲜内容，输出门控制信息的输出。这种机制让LSTM能维持稳定的状态，捕捉和理解复杂的序列依赖，从而在诸如文本生成、情感分析、生物信息学和金融分析等场景中大放异彩。
总结来说，LSTM是时间序列数据处理的得力工具，它的成功在于其对长距离依赖的卓越处理能力。无论是在预测股票走势，还是在解读基因序列，LSTM都以其独特的方式，为理解并预测世界提供了强大的计算力量。
2. M&DL | LSTM：遗忘门、记忆门、输出门
LSTM，即长短时记忆网络，是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在学习长期依赖关系，其理论与实现详解如下。
RNNs以神经网络的重复模块链形式构建，标准RNN结构仅包含简单层，如单个tanh层，而LSTM在这一基础上拓展，每个重复模块增设三个神经网络层，形成遗忘门、记忆门与输出门，共同控制单元状态的更新。
遗忘门决定应保留或遗忘信息，其通过计算长期记忆与事件信息的权重，以决定记忆中的哪些部分需要被删除。遗忘因子计算由短期记忆与事件信息共同决定，实现对不必要的信息进行遗忘。
记忆门则负责确定新信息的输入，它包含两个部分：sigmoid层判断更新哪些值，tanh层生成候选记忆向量。新信息根据遗忘门决定被丢弃的属性，从当前单元模块中获取，用于补充已遗忘信息。
输出门控制单元状态的输出部分，它通过sigmoid函数选择性输出细胞状态的一部分，与tanh层处理后的细胞状态相乘，生成最终输出信息。这一过程确保仅输出当前状态中必要的信息。
LSTM的三个门结构共同协作，实现信息的筛选、保存与输出，显着提高了序列学习能力与鲁棒性。相较于标准RNN，LSTM更不易遭受梯度消失或爆炸问题，表现更佳。
综上，LSTM通过遗忘门、记忆门与输出门的协同工作，有效学习和处理长期依赖关系，显着提升了循环神经网络在序列数据处理上的性能。