lstm是rnn,lstm是rnn中的一种吗

　　1、RNN

　　简单神经网络和卷积神经网络都有一个主要特点，就是不具备记忆能力，也就是说它们都是单独处理每一个输入，但是前后输入之间没有关系。例如，如果需要处理数据点或时间序列，则需要同时向网络显示整个时间序列，即将时间序列转换为单个数据点输入。采用这种输入方式的网络称为前馈神经网络(feddforwardnetwork)。

　　为了使这个过程更容易理解，我们使用简单的循环逻辑来实现RNN的正向传播。

　　#简单RNN实现Numpy实现

　　importnumpyasnp

　　时间步长=100

　　input_feature=32

　　output_fearture=64

　　Inputs=np.random.random((时间步长，input _ feature)) #生成一个100，32形状的矩阵

　　打印(输入)

　　state _ t=NP . zeros((output _ fearture，))#生成64个全0的数字。

　　打印(状态t)

　　w=np.random.random((输出特征，输入特征))

　　u=np.random.random((输出_特征，输出_特征))

　　b=NP . random . random((output _ feature，))

　　连续输出=[]

　　forinput _ tininputs:

　　输出_ t=NP。tanh (NP。dot (w，input _ t) NP。dot (u，state _ t) b) # NP。点表示数组点积。

　　successive _ outputs . append(output _ t)

　　状态t=输出t

　　最终输出序列=np.stack(连续输出，轴=0)

　　打印(最终输出序列)2、LSTM

　　从理论上讲，RNN应该能够记住过去看过的信息，但实际上它不可能学习到长期存在的信息，主要是因为梯度的消失。因此，研究人员设计了LSTM(longshort-termmemory)，称为长期和短期记忆。

　　与RNN相比，LSTM具有跨域携带信息的多时间步长(单元状态C)。这一步类似于传送带，其运行方向平行于你正在加工的序列方向。序列中的信息可以随时跳到传送带上，然后被传送带送到更远的时间步，如果需要，还可以原封不动地跳回来。这是LSTM的原则。

　　这是python中对RNN和LSTM的基本介绍。希望能帮到你！

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