LSTM 门有多少个？
How many are LSTM Gates?
在谷歌搜索 LSTM 门时非常混乱，我发现一些参考资料和文章说它们是三个门：输入、忘记和输出门，而其他人说它们是四个门：学习、忘记、记住，并使用门 ?
那么，什么是正确的？
长短期记忆网络——通常简称为“LSTM”——是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。所以有不同类型的 LSTM，LSTM 与 RNN 一样具有链状结构，但重复模块具有不同的结构。不是只有一个神经网络层，而是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。然而，LSTMS 有许多变体。
参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
有四个门：输入调制门、输入门、遗忘门和输出门，代表四组参数。
我们可以看到在下图的LSTM中有四组参数（8个矩阵）被涂成蓝色，其中f代表遗忘门，g和i代表加法门，o代表输出门。由于添加门需要两组参数，我们可以将它们合并为一个门。
参考：
语音和语言处理
在谷歌搜索 LSTM 门时非常混乱，我发现一些参考资料和文章说它们是三个门：输入、忘记和输出门，而其他人说它们是四个门：学习、忘记、记住，并使用门 ?
那么，什么是正确的？
长短期记忆网络——通常简称为“LSTM”——是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。所以有不同类型的 LSTM，LSTM 与 RNN 一样具有链状结构，但重复模块具有不同的结构。不是只有一个神经网络层，而是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。然而，LSTMS 有许多变体。
参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
有四个门：输入调制门、输入门、遗忘门和输出门，代表四组参数。
我们可以看到在下图的LSTM中有四组参数（8个矩阵）被涂成蓝色，其中f代表遗忘门，g和i代表加法门，o代表输出门。由于添加门需要两组参数，我们可以将它们合并为一个门。
参考：
语音和语言处理