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背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测 MATALB代码：基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc9918351…目录
背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测 MATALB代码：基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88871070 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测，实现深度学习编程，不需要拟合公式，逼近效果好。 摘要 LSTM原理，MATALB编程基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测，
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。 图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。 图1 LSTM模型 图1 LSTM模型 LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit），根据谷歌的测试表明，LSTM中最重要的是Forget gate，其次是Input gate，最次是Output gate
训练方法
为了最小化训练误差，梯度下降法（Gradient descent）如：应用时序性倒传递算法，可用来依据错误修改每次的权重。梯度下降法在递回神经网络（RNN）中主要的问题初次在1991年发现，就是误差梯度随着事件间的时间长度成指数般的消失。当设置了LSTM 区块时，误差也随着倒回计算，从output影响回input阶段的每一个gate，直到这个数值被过滤掉。因此正常的倒传递类神经是一个有效训练LSTM区块记住长时间数值的方法。
lstm的步骤
1 ， LSTM的第一步是确定我们将从单元状态中丢弃哪些信息，这个策略有一个被称为遗忘门的sigmoid层决定。输入ht-1和xt遗忘门对应单元状态ct-1中每个数输出一个0到1之间的数字。1代表“完全保持”，0表示“完全遗忘”。
让那个我们回到我们的语言模型例子中尝试基于所有之前的词预测下一个词是什么。在这个问题中，
