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，信息能够在任意长度的序列中传递。其中使用了独特的内部结构——门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门。这些门控机制可以控制信息的流动，使得网络能够自适应地选择保留或遗忘过去的状态。LSTM广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别和文本生成等。