小象学院金融风控项目实战

长短期记忆模型（LSTM）

循环神经网路（RNN）在工作时一个重要的优点在于，其能够在输入和输出序列之间的映射过程中利用上下文相关信息。然而不幸的是，标准的循环神经网络（RNN）能够存取的上下文信息范围很有限。这个问题就使得隐含层的输入对于网络输出的影响随着网络环路的不断递归而衰退。因此，为了解决这个问题，长短时记忆（LSTM）结构诞生了。与其说长短时记忆是一种循环神经网络，倒不如说是一个加强版的组件被放在了循环神经网络中。具体地说