LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于解决长序列中的长期依赖问题。与普通RNN相比，LSTM具有更复杂的结构，包括输入门、遗忘门和输出门，这些门共同作用以控制信息在网络中的流动。通过这种方式，LSTM能够学习到序列中的时间依赖关系，从而在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成果。LSTM的提出极大地推动了深度学习技术的发展，使其在各种实际应用中展现出强大的潜力。