lstm

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络，它能够学习长期依赖性信息。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，主要解决了长序列训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入门机制来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。这些门的开启和关闭状态由sigmoid函数决定，从而实现对信息的有效筛选。LSTM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，成为深度学习领域的研究热点之一。