實習點滴（9）--LSTM是如何解決RNN中的「梯度消失」

        我們都知道RNN到迭代後期會出現「梯度消失」的問題；         我們也知道LSTM是RNN的變形和改進，它解決了RNN中的「梯度消失」問題；         我們還知道LSTM的各種門（遺忘門、輸入門、輸出門）。         但是，我們不知道究竟LSTM是如何通過這些門解決「梯度消失」的，反正之前我一直很含糊，現在，我們就一探究竟。       1.初識RNN與LSTM：

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