LSTM

LSTM（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。它的核心思想是通过引入门机制来控制信息的流动，从而避免梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM由输入门、遗忘门和输出门三个部分组成，每个部分都有相应的权重矩阵和偏置项。在训练过程中，LSTM通过反向传播算法不断调整这些参数，以最小化损失函数。LSTM广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，取得了显著的成果。