上面是lstm的計算公式，首先找那幾個門，其實好找，那三個sigmod作為非線性函式的就是三個門，很明顯其取值範圍在0到1和門開啟關閉的物理意義是很好對應起來的。
所以含義很清楚，
輸入門是用來控制輸入i』(t)進出多少或者是否允許進出的門控裝置；
輸出門是用來控制t時刻狀態值m(t)對外多少是可見的門控裝置；
遺忘門是控制rnn中歷史狀態m(t-1)流動到t時刻後允許多少進入t時刻的門控裝置；
結合常見的lstm示意圖，以下就是三個門的控制，上面羅列的公式中mt就是ct
遺忘門
輸入門
輸出門
lstm是rnn模型，決定t時刻節點的除了當前輸入值x(t)外，還有t-1時刻的隱層節點輸出h(t-1)，這代表了歷史資訊對當前的影響，所以決定門開關程度的除了當前輸入 x(t)外，還有h(t-1)，僅此區別而已。
所以關鍵在lstm的狀態值更新函式和隱層節點輸出值函式上。對於狀態更新函式來說：
f(t)是遺忘門門控，m(t-1)是歷史狀態資訊，兩者相乘代表t時刻允許多少歷史資訊進入來決定m(t)當前狀態，如果遺忘門全關取值0，則歷史對當前狀態無影響，如果遺忘門全開取值1，則歷史資訊原封不動的傳到t時刻，沒有任何資訊損失，當然更大可能是取值0到1之間，代表歷史資訊的部分流入；
i(t)是輸入門門控，i』(t)是當前t時刻輸入值, 兩者相乘代表t時刻允許多少當前輸入資訊進入來決定m(t)當前狀態，如果輸入門全關取值0，則lstm忽略當前輸入的影響，等於沒看到這個輸入直接跳過去了，如果輸入門全開取值1，則當前輸入最大化地決定當前狀態m(t)，沒有任何資訊損失，當然更大可能是取值0到1之間，代表輸入資訊的部分流入；
經過上面兩個門控控制歷史資訊的影響以及當前輸入的影響，就形成了t時刻的隱層節點狀態值m(t)。
隱層節點輸出值h(t)好理解，就是說通過輸出門控制當前狀態m(t)對外有多少是可見的，因為m(t)是內部隱藏的狀態資訊，除了往t+1時刻隱層傳輸外，外部其它地方是看不到的，但是它們可以看到h(t)。
這就是lstm是如何用三個門控以及抽離出的m狀態儲存器來表達運算邏輯的思路，其實可以看到它本質跟rnn一樣，無非是體現歷史影響及當前輸入的影響，但是相對rnn來說，通過門控來自適應地根據歷史和輸入來控制資訊的流動，當然其實更主要的是通過抽離出的m儲存往後傳遞方式來解決梯度瀰散問題的，因為今天主講門控，所以這塊不展開講。
很多其它深度學習的工作也引入了門函式，其思路和上面介紹的豬家的門控系統思路本質上是一樣的，無非是用門函式來控制資訊流動程度的。在計算模型上怎麼理解「有門」和「沒門」的模型呢？其實你可以預設地認為所有的模型都是「有門」的，而「沒門」只是有門的一種特例情況。為什麼呢？因為「沒門」等價於什麼，等價於：「有門」但是那個門是永遠全開的，永遠不會關上或者半遮半掩。所以引入門其實在幹什麼呢，就是加入控制，在有些情況下讓你進入，有些情況下不讓你進入，比如看見x不讓進，看見y則自由出入。
|其它的模擬
上面為了方便理解門函式的作用，我們用現實生活中的門作為模擬例子。其實生活中還有很多起到類似模擬作用的裝置，比如水龍頭，開啟水龍頭那麼水就可以流進來，如果關上水龍頭，那麼就切斷了水源，水龍頭開啟的大點，那麼水流量就大些，水龍頭開啟的小點，那麼水流量就小些。dl中的門函式其實跟這個水龍頭調節的作用是一樣的，區別無非是控制的不是水流量，而是流入的資訊流量。
再比如，也可以把門函式模擬為燈的光調節器，我們常見到帶有光調節器的燈控裝置，把裝置調大，則照明強度增加，把裝置調小，則照明強度減少。這個模擬也能很形象地說明門函式的作用。
其實歸納起來，所有這些生活中的門起的是什麼作用呢？其實起的作用是個「調節閥」的作用，通過開關調節閥來控制物體的流入；通過開關調節閥大小來控制流入程度；所以，所有起到調節閥作用的生活設施都可以用來做門函式的模擬。
原文連線：
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