LSTM神经网络更确切的称呼应该叫做“长短期记忆神经网络”。
这是一种特殊的循环神经网络。
相比普通的循环神经网路，长短期记忆神经网络在应用中对间隙长度不敏感。
这是长短期记忆神经网络的一个优势，使得其能够在处理更长的序列中有不错的表现。
哈雷·普雷斯仔细回想LINHUI在技术路线中所描述算法特征以及南风APP这款软件的实际表现。
LINHUI在生成式摘要算法中提到的技术路线里面明确表示了要将文本信息通过向量来实现序列化标记之后再进一步处理。
而长短期记忆神经网络恰好可以处理长序列文本。
LINHUI鼓捣的算法在处理文本摘要时具有极高的准确性。
而长短期记忆神经网络在处理实际问题的时候一大特点就是具有颇高的准确性。
LINHUI依托于生成式摘要算法鼓捣出来的南风APP一次只能处理一条新闻摘要。
而长短期记忆神经网络的缺点就是结构较为复杂，并行处理上存在劣势。
如果LINHUI的算法只是一个方面和长短期记忆神经网络特性比较吻合。
哈雷·普莱斯或许会以为只是个巧合。
但现在，三个小概率事件凑到一块。
哈雷·普莱斯觉得并不是简单的巧合。
他越发感觉埃克莱尔·基尔卡加的推断是正确的，不由得感慨道：
“我说为什么LINHUI算法中应用的那个神经网络有循环神经网络的影子但又和传统的循环神经网络有些不一样呢，原来用的居然是长短期记忆神经网络。
埃克莱尔·基尔卡加还真有你的！居然能想到这个这个方向。
说实话，我一开始虽然觉得LINHUI算法中应用的神经网络特性有点怪异。
但是还真没往长短期记忆神经网络那个方向想……”
埃克莱尔·基尔卡加能理解哈雷·普莱斯为什么没在第一时间想到长短期记忆神经网络。
近几年长短期记忆神经网络主要都是用于语音识别方面的原因。
现在这个阶段一般的研究学者还真不会想到会将长短期记忆神经网络用在文本摘要这方面。
不过理论上讲将长短期记忆神经网络神经网路用于文本识别方面完全是可行的。
但具体如何将长短期记忆神经网络应用于文本识别，暂时埃克莱尔·基尔卡加也不太清楚。
这个还需要一段时间的研究来探索。
哈雷·普莱斯没有想到长短期记忆神经网络神经网路应该还有另一方面的原因。
因为长短期记忆神经网络并不是什么新鲜玩意。
Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆神经网络。
距今天已经将近二十年了，可以说是很久远了。
虽然长短期记忆神经网络在处理长序列文本的时候可能会有一定的优势。
但实际上当初提出长短期记忆神经网络并不是为了文本处理。
当时之所以提出长短期记忆神经网络神经网路是为了处理训练传统循环神经网路时可能遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。2
在机器学习中，用基于梯度的学习方法和反向传播训练人工神经网络时。
有时会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。
这两种情况都不是研究人员希望看到的情况。
出现梯度消失或梯度爆炸后，原本的深度学习根本深不起来，只能说是浅度学习。
个别极端情况，别说浅度学习了，连最起码的机器学习都做不到。
总而言之，梯度消失和梯度爆炸问题会极大地降低利用神经网络的深度学习的训练效率。
梯度消失和梯度爆炸问题也是一个极其难缠的问题。
和神经网络有关的研究人员在1991年就注意到梯度消失和梯度爆炸现象。
该问题在长短期记忆神经网络出现后得到一定的缓解。
但还是没有彻底解决梯度消失和梯度爆炸问题。
除了利用长短期记忆神经网络之外，其他的几种处理梯度消失和梯度爆炸的问题的方式（比如说多级层次结构、利用更快的硬件、利用其他的激活函数等等。）也各有各的局限性。
总之梯度消失和梯度爆炸问题但还没有被彻底解决。
到今天梯度消失和梯度爆炸问题已然成为了机器学习上空中一朵乌云。
这个问题已然严重制约机器学习向前发展。
心念及此，埃克莱尔·基尔卡加不免有些感慨。
也不知道这个问题什么时候会被什么人彻底解决？？？
埃克莱尔·基尔卡加突然感觉他对LINHUI算法这么较真也没什么必要啊？
诸如梯度消失和梯度爆炸现象这问题都二十多年了还没彻底解决。
不也没什么人着急吗？至少看起来没啥人着急？
自己为什么要为要跟LINHUI这么一个算法较劲呢？
埃克莱尔·基尔卡加突然有些疲乏感。
不过面对兴冲冲的同事，埃克莱尔·基尔卡加还不至于打退堂鼓。
埃克莱尔·基尔卡加：“我现在还不能够肯定LINHUI算法中用的就是长短期记忆神经网络。蜀南文学
只能说LINHUI算法中所采用的神经网络的特征有点类似于长短期记忆神经网络。
至于到底是不是还有待验证。
说起来那些高层跟麻省理工学院自然语言处理文本摘要研究小组那边闹得不欢而散还真是个损失。
据我了解伊芙·卡莉他们在研究抽取式文本摘要算法的时候就用到了循环神经网络了。
只不过他们用的具体是哪种循环神经网络暂时还不清楚。
不过不管怎么说，我觉得能有麻省理工学院那边的帮助的话对我们来说将会助力不小。”
哈雷·普莱斯：“这倒是个问题，不过问题不大。
m國最不缺的就是研究机构。
我前段时间听尼克那家伙说普林斯顿大学的朱尔斯教授正在搞一个循环神经网络的项目。
或许我们可以跟普林斯顿大学展开合作？”
埃克莱尔·基尔卡加：“呃，你确定要跟普林斯顿那些傲慢的数学佬打交道？
他们看我们的就跟我们看那些文科生的一样？
还有如果我们和他们合作的话，究竟是以谁为主导？研究出来的成果又怎么划分？”
哈雷·普莱斯：“他们怎么看我们无所谓。
一群搞数学的现在搞循环神经网络，谁更占优势还不一定呢？
至于谁主导到时候再说吧，一切达者为尊。”
埃克莱尔·基尔卡加：“那你去联系吧，反正我是懒得跟朱尔斯那个老秃驴洽谈。”
哈雷·普莱斯：“呃，其实我也不想去跟朱尔斯联系……”
埃克莱尔·基尔卡加：“那你还提这个馊主意？”
哈雷·普莱斯坏坏地道：“或许我们可以叫阿西莱·维拉斯克斯去，谁叫他卖专利给那个LINHUI……”
埃克莱尔·基尔卡加：“这是个好主意！”
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“沈兄！”
“嗯！”
沈长青走在路上，有遇到相熟的人，彼此都会打个招呼，或是点头。
但不管是谁。
每个人脸上都没有多余的表情，仿佛对什么都很是淡漠。
对此。
沈长青已是习以为常。
因为这里是镇魔司，乃是维护大秦稳定的一个机构，主要的职责就是斩杀妖魔诡怪，当然也有一些别的副业。
可以说。
镇魔司中，每一个人手上都沾染了许多的鲜血。
当一个人见惯了生死，那么对很多事情，都会变得淡漠。
刚开始来到这个世界的时候，沈长青有些不适应，可久而久之也就习惯了。
镇魔司很大。
能够留在镇魔司的人，都是实力强横的高手，或者是有成为高手潜质的人。
沈长青属于后者。
其中镇魔司一共分为两个职业，一为镇守使，一为除魔使。
任何一人进入镇魔司，都是从最低层次的除魔使开始，
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然后一步步晋升，最终有望成为镇守使。
沈长青的前身，就是镇魔司中的一个见习除魔使，也是除魔使中最低级的那种。
拥有前身的记忆。
他对于镇魔司的环境，也是非常的熟悉。
没有用太长时间，沈长青就在一处阁楼面前停下。
跟镇魔司其他充满肃杀的地方不同，此处阁楼好像是鹤立鸡群一般，在满是血腥的镇魔司中，呈现出不一样的宁静。
此时阁楼大门敞开，偶尔有人进出。
沈长青仅仅是迟疑了一下，就跨步走了进去。
进入阁楼。
环境便是徒然一变。
一阵墨香夹杂着微弱的血腥味道扑面而来，让他眉头本能的一皱，但又很快舒展。
镇魔司每个人身上那种血腥的味道，几乎是没有办法清洗干净。
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