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。与传统的RNN不同，LSTM引入了三个门控机制：输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流动。这些门控机制使得LSTM能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉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、文本生成和情感分析等。总之，LSTM是一种强大的深度学习模型，它通过引入门控机制来解决传统RNN的缺陷，并能够有效地处理长期依赖性信息。