Deepsort CNN 模型架构 cnn-lstm模型

LSTM:

长短记忆神经网络——通常称作LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行了改进和普及。他们在各种各样的问题上工作的非常好，现在被广泛使用。

LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。 记住较长的历史信息实际上是他们的默认行为，而不是他们努力学习的东西。

所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。

 

 

标准RNN中的重复模块的单层神经网络

LSTM也拥有这种链状结构，但是重复模块则拥有不同的结构。与神经网络的简单的一层相比，LSTM拥有四层，这四层以特殊的方式进行交互。

 

LSTM中的重复模块包含的四层交互神经网络层

不要过早担心细节问题， 稍后我们将一步一步地剖析LSTM。 现在，让我们先熟悉一下我们将要使用的符号。

 

 

在上图中，每一行都带有一个向量，该向量从一个节点输出到其他节点的输入。 粉红色圆圈表示点向运算，如向量加法、点乘，而黄色框是学习神经网络层。 线的合并表示连接，而线的交叉表示其内容正在复制，副本将转到不同的位置。

LSTM背后的核心理念

LSTM的关键是细胞状态，表示细胞状态的这条线水平的穿过图的顶部。

细胞的状态类似于输送带，细胞的状态在整个链上运行，只有一些小的线性操作作用其上，信息很容易保持不变的流过整个链。

 

 

LSTM确实具有删除或添加信息到细胞状态的能力，这个能力是由被称为门(Gate)的结构所赋予的。

门(Gate)是一种可选地让信息通过的方式。 它由一个Sigmoid神经网络层和一个点乘法运算组成。

 

 

Sigmoid神经网络层输出0和1之间的数字，这个数字描述每个组件有多少信息可以通过， 0表示不通过任何信息，1表示全部通过

LSTM有三个门，用于保护和控制细胞的状态。