LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，它可以学习长期依赖性信息。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，主要解决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，我们通常称隐藏层的维度为“记忆单元”的数量。这些“记忆单元”能够将信息从较早的时间步传递到较晚的时间步，从而使LSTM能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。LSTM广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别等。总之，LSTM是一种强大的神经网络结构，能够有效地处理具有长期依赖关系的序列数据。