LSTM模型（借鉴了然LSTM)

LSTM（长短期记忆）模型是一种循环神经网络（RNN），它借鉴了自然语言处理中长短时记忆的概念。LSTM通过引入门控机制来解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM由输入门、遗忘门和输出门组成，这些门控机制可以控制信息的流动，使得网络能够学习到长期依赖关系。LSTM在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成果，成为深度学习领域的经典模型之一。