本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。
在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和反向传播，梯度倾向于在每一时刻递减或递增，经过一段时间后，梯度就会收敛到零(消失)或发散到无穷大(爆炸)。简单来说，长期依赖的问题就是在每一个时间的间隔不断增大时，RNN会丧失到连接到远处信息的能力。
如下图，随着时间点t的不断递增，当t时刻和0时刻的时间间隔较大的时候，t时刻的记忆ht可能已经丧失了学习连接到远处0时刻的信息的能力了。
假设X0的输入为”我住在深圳”，后面插入了很多其他的句子，然后在Xt输入了“我在市政府上班”。由于X0与Xt相差很远，当RNN输入到Xt时，t时刻的记忆ht已经丧失了X0时保存的信息了。因此在Xt时刻神经网络无法理解到我是在哪一个城市的市政府上班了。
在理论上，RNN绝对可以处理这样的长期依赖问题。人们可以仔细挑选参数来解决这类问题中的最初级形式，但在实践中，RNN却不能够成功学习到这些知识。因此，LSTM就是为了解决长期依赖问题而生的，LSTM通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！
所有RNN都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。
