本文转载自：作者：gzj_1101
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/79376798
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前面我们介绍了RNN，现在我们来介绍一种特殊的RNN结构，LSTM网络。我们将逐步介绍LSTM的结构，原理，以及利用LSTM识别手写数字的demo跟深刻的理解LSTM。
LSTM网络
long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。
LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。
不必担心这里的细节。我们会一步一步地剖析 LSTM 解析图。现在，我们先来熟悉一下图中使用的各种元素的图标。
在上面的图例中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。粉色的圈代表 pointwise 的操作，诸如向量的和，而黄色的矩阵就是学习到的神经网络层。合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。
LSTM核心思想
LSTM的关键在于细胞的状态整个(如下图)，和穿过细胞的那条水平线。
细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。
门可以实现选择性地让信息通过，主要是通过一个 sigmoid 的神经层 和一个逐点相乘的操作来实现的。
sigmoid 层输出（是一个向量）的每个元素都是一个在 0 和 1 之间的实数，表示让对应信息通过的权重（或者占比）。比如， 0 表示“不让任何信息通过”， 1 表示“让所有信息通过”。
LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别输入门、遗忘门和输出门。
逐步理解LSTM
现在我们就开始通过三个门逐步的了解LSTM的原理
遗忘门
在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息。这个决定通过一个称为忘记门层完成。该门会读取和
，输出一个在 0到 1之间的数值给每个在细胞状态
中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。
让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中，细胞状态可能包含当前主语的性别，因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语，我们希望忘记旧的主语。
其中
输入门
下一步是决定让多少新的信息加入到 cell 状态 中来。实现这个需要包括两个步骤：首先，一个叫做“input gate layer ”的 sigmoid 层决定哪些信息需要更新；一个 tanh 层生成一个向量，也就是备选的用来更新的内容，
。在下一步，我们把这两部分联合起来，对 cell 的状态进行一个更新。
现在是更新旧细胞状态的时间了，
我们把旧状态与相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息。接着加上
。这就是新的候选值，根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。
在语言模型的例子中，这就是我们实际根据前面确定的目标，丢弃旧代词的性别信息并添加新的信息的地方。
输出门
最终，我们需要确定输出什么值。这个输出将会基于我们的细胞状态，但是也是一个过滤后的版本。首先，我们运行一个 sigmoid 层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。接着，我们把细胞状态通过 tanh 进行处理（得到一个在 -1 到 1 之间的值）并将它和 sigmoid 门的输出相乘，最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分。
在语言模型的例子中，因为他就看到了一个代词，可能需要输出与一个动词相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。
LSTM实现手写数字
这里我们利用的数据集是tensorflow提供的一个手写数字数据集。该数据集是一个包含n张28*28的数据集。
源代码：
https://github.com/geroge-gao/deeplearning/tree/master/LSTM
参考资料
[1].https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29
[2].http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/58598296
[3].Stacked Long Short-Term Memory Networks
