lssm

LSSM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖性信息。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，解决了传统RNN的长期依赖问题。在传统的RNN中，当序列过长时，RNN会丧失对较早时间步的信息的记忆能力，而LSTM通过引入门控机制，可以有效地学习并记住长期依赖的信息。LSTM的门控机制包括遗忘门、输入门和输出门，这三个门共同作用，使得LSTM能够在处理序列数据时，选择性地遗忘或记住信息。LSTM在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。