在梯度下降法中， 随着算法反向的反馈， 梯度会越来越小，最终归零没有变化，但此时并没有收敛到比较好的解，这就是梯度消失的问题。

这里详解介绍了 LSTM 的原理，另外还介绍了它的升级版 Bi-LSTM ，以及变体，最后还给出了我之前写的两个案例，觉好留赞

作者在这篇文章中介绍了 LSTM 的思路、前向计算及反向传播等等。

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