LSTM

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），主要用于解决长序列中的长期依赖问题。LSTM的主要特点是具有记忆单元和三个门结构：输入门、遗忘门和输出门。通过这些门的协同工作，LSTM能够有效地学习序列数据中的长期依赖关系，从而在各种任务中取得了显著的性能提升。LSTM已被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，成为深度学习领域的研究热点之一。