lstm 网络_lstm检测网络攻击

【译】理解LSTM(通俗易懂版)

1、LSTMs也具有这种链式结构，但是它的重复单元不同于标准RNN网络里的单元只有一个网络层，它的内部有四个网络层。LSTMs的结构如下图所示。

2、到目前为止，所描述的是一个很正常的LSTM。 但并不是所有的LSTM都与上述相同。 事实上，似乎几乎每一篇涉及LSTM的论文都使用了一个略有不同的版本，差异很小，但有一些值得一看。

3、Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广。

LSTM网络最清晰解释原理

门限：有能力向单元状态增加或者剔除信息的管理机构，相当于传送带上放东西或者拿走东西的那个人。在LSTM中由sigmoid函数和乘法加法来控制这个过程。

LSTM的第一步是确定我们将从单元状态中丢弃哪些信息，这个策略由一个被称为遗忘门的sigmoid层决定。输入ht1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”。

LSTM是改进的循环神经网络，如图1所示， 为输入样本， 为输出样本， 为LSTM单元输出。 分别为样本个数，输出样本个数及神经元个数。即：模型中需要初始化的参数有 、 、 、 、 。

深度学习LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?

1、所以LSTM的单元数量跟输入和输出都没有关系，甚至还可以几层LSTM叠加起来用。分类的话，一般用最后一个单元接上softmax层。LSTM结构是传统的RNN结构扩展，解决了传统RNN梯度消失/爆炸的问题，从而使得深层次的网络更容易训练。

2、LSTM的三个门输出数字和向量的情况都有。门（input，forget，output）输出的维度和cell状态的维度一致即可。也就是说三个门的输出分别控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。

3、LSTM是改进的循环神经网络，如图1所示， 为输入样本， 为输出样本， 为LSTM单元输出。 分别为样本个数，输出样本个数及神经元个数。即：模型中需要初始化的参数有 、 、 、 、 。

4、长短期记忆（LSTM）网络是一种循环神经网络（RNN），能够捕获顺序数据中的长期依赖关系。它们对于语言翻译、语言建模等任务以及需要模型长时间记住过去信息的其他任务特别有用。