参考答案

参考回答:

RNN

LSTM

由上面两幅图可以观察到，LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去的输出和当前的输入concatenate到一起，通过tanh来控制两者的输出，它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。

而LSTM为了能记住长期的状态，在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出，增加的这一路就是细胞状态，也就是途中最上面的一条通路。事实上整个LSTM分成了三个部分：

1）哪些细胞状态应该被遗忘

2）哪些新的状态应该被加入

3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么

下面来分别讨论：

1）哪些细胞状态应该被遗忘

这部分功能是通过sigmoid函数实现的，也就是最左边的通路。根据输入和上一时刻的输出来决定当前细胞状态是否有需要被遗忘的内容。举个例子，如果之前细胞状态中有主语，而输入中又有了主语，那么原来存在的主语就应该被遗忘。concatenate的输入和上一时刻的输出经过sigmoid函数后，越接近于0被遗忘的越多，越接近于1被遗忘的越少。

2）哪些新的状态应该被加入

3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么