计算机视觉与深度学习 ｜ LSTM原理及与卡尔曼滤波的融合

• 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。以下为你详细介绍其基本原理：
  
• 核心思想：LSTM的核心思想是引入记忆单元和门控机制来控制信息的流动，从而解决传统RNN的梯度消失问题。记忆单元类似于一个容器，可以存储长期依赖信息，其初始状态为零向量，在每个时间步长都会根据输入信息和隐藏状态进行更新。
• 结构组成：LSTM由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层包含多个LSTM单元。每个LSTM单元包含遗忘门、输入门、输出门和细胞状态。
  

门控机制：

• 遗忘门：决定哪些信息需要从记忆单元中遗忘。它通过一个sigmoid层实现，输出一个0到1之间的数值，表示信息保留或遗忘的程度，1表示“完全保留”，0表示“完全遗忘”。选择性遗忘机制可以避免长期依赖关系被无用信息淹没。
• 输入门&#x