LSTM structure

LSTM（长短期记忆）是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM的核心思想是通过引入“门”结构来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。输入门决定哪些信息需要更新或保留，遗忘门决定哪些旧的信息需要被丢弃，而输出门则决定哪些信息需要被传递到下一层或作为最终的输出。这种结构使得LSTM能够有效地学习长期依赖关系，并在各种任务中，如语言模型生成、机器翻译和情感分析等，取得了显著的效果。