LSTM神经网络

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络，它能够学习长期依赖性信息。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，被设计来解决传统RNN的长期依赖问题。LSTM通过引入三个独特的结构：输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流动。这些门的结构使得信息可以选择性地添加到细胞状态中，或者被遗忘。这种机制使得LSTM能够在处理序列数据时，记住过去的信息并在需要时使用。LSTM已经在各种任务中取得了显著的成功，包括语音识别、机器翻译、文本生成等。