在解释LSTM原理前先来理解一下RNN的原理
当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural network，循环神经网络）。
循环神经网络的训练类似于传统神经网络的训练。我们也使用反向传播算法，但是有所变化。因为循环神经网络在所有时刻的参数是共享的，但是每个输出的梯度不仅依赖当前时刻的计算，还依赖之前时刻的计算。例如，为了计算时刻 t = 4 的梯度，我们还需要反向传播3步，然后将梯度相加。这个被称为Backpropagation Through Time（BPTT）。
这与我们在深度前馈神经网络中使用的标准反向传播算法基本相同。主要的差异就是我们将每时刻 W 的梯度相加。在传统的神经网络中，我们在层之间并没有共享参数，所以我们不需要相加。
RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。但是当相关信息和当前预测位置之间的间隔变得非常大，RNN 会丧失学习到连接如此远的信息的能力。我们仅仅需要明白的是利用BPTT算法训练出来的普通循环神经网络很难学习长期依赖（例如，距离很远的两步之间的依赖），原因就在于梯度消失/发散问题。但是RNN 绝对可以处理这样的长期依赖问题，人们可以仔细挑选参数来解决这类问题中的最初级形式，但在实践中，RNN 肯定不能够成功学习到这些知识。训练和参数设计十分复杂。LSTM就是专门设计出来解决这个问题的。
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。
图1.RNNcell
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。
图2.LSTMcell
LSTM的关键在于细胞的状态整个(绿色的图表示的是一个cell)，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。
图3.LSTMcell内部结构图
若只有上面的那条水平线是没办法实现添加或者删除信息的。而是通过一种叫做 门（gates） 的结构来实现的。
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。
图6.信息节点
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通过三个这样的基本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别是输入门、遗忘门和输出门。
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ht−1和xt，输出一个在 0到 1之间的数值给每个在细胞状态Ct−1中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。
其中ht−1表示的是上一个cell的输出，xt表示的是当前细胞的输入。σ表示sigmod函数。
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，C^t 。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，Ct−1更新为Ct。前面的步骤已经决定了将会做什么，我们现在就是实际去完成。
我们把旧状态与ft相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息。接着加上it∗C~t。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。
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。
keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, implementation=1, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False)
参数
units: 正整数，输出空间的维度。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。
recurrent_activation: 用于循环时间步的激活函数 (详见 activations)。 默认：分段线性近似 sigmoid (hard_sigmoid)。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器， 用于输入的线性转换 (详见 initializers)。
recurrent_initializer: recurrent_kernel 权值矩阵 的初始化器，用于循环层状态的线性转换 (详见 initializers)。
bias_initializer:偏置向量的初始化器 (详见initializers).
unit_forget_bias: 布尔值。 如果为 True，初始化时，将忘记门的偏置加 1。 将其设置为 True 同时还会强制 bias_initializer=“zeros”。 这个建议来自 Jozefowicz et al.。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
recurrent_regularizer: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
recurrent_constraint: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。
dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于输入的线性转换。
recurrent_dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于循环层状态的线性转换。
implementation: 实现模式，1 或 2。 模式 1 将把它的操作结构化为更多的小的点积和加法操作， 而模式 2 将把它们分批到更少，更大的操作中。 这些模式在不同的硬件和不同的应用中具有不同的性能配置文件。
return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。
return_state: 布尔值。除了输出之外是否返回最后一个状态。
go_backwards: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则向后处理输入序列并返回相反的序列。
stateful: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则批次中索引 i 处的每个样品的最后状态 将用作下一批次中索引 i 样品的初始状态。
unroll: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则网络将展开，否则将使用符号循环。 展开可以加速 RNN，但它往往会占用更多的内存。 展开只适用于短序列。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44162104/article/details/88660003