LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖性信息。它在处理时间序列数据和自然语言处理等领域有着广泛的应用。与传统的RNN不同，LSTM通过引入门机制来控制信息的流动，以避免梯度消失或梯度爆炸的问题。这使得LSTM能够在长序列中有效地捕捉到重要的特征和模式。此外，LSTM还具有记忆单元状态的能力，可以记住过去的信息并在需要时进行使用。这使得LSTM在处理具有时序关系的数据时表现出色，例如语音识别、机器翻译和文本生成等任务。总之，LSTM是一种强大的深度学习模型，能够在处理长期依赖性问题时取得很好的效果。