LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，它能够学习长期依赖性信息。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，主要解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。在长短时记忆网络中，信息能够在任意的时间点存储下来。这种网络结构非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。LSTM的结构包含三个独特的组成部分：输入门、遗忘门和输出门。通过这三个门的操作，LSTM能够控制信息的流动，从而有效地解决长期依赖问题。