什么是LSTM？LSTM如何解决梯度消失问题？

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM具有更强大的记忆能力，能够更好地捕捉长期依赖关系。

LSTM通过引入称为"门"的机制来解决梯度消失问题。这些门控制着信息的流动，决定哪些信息应该被记住，哪些信息应该被遗忘，以及哪些信息应该被输出。LSTM中的三个关键门包括遗忘门、输入门和输出门。

遗忘门决定了前一个时间步的记忆状态中哪些信息应该被遗忘。它通过一个sigmoid函数来决定每个记忆单元中的信息保留程度。sigmoid函数的输出范围在0到1之间，接近0表示完全遗忘，接近1表示完全保留。

输入门决定了当前时间步的输入应该如何被加入到记忆状态中。它通过一个sigmoid函数来决定每个输入的权重，以及一个tanh函数来生成新的候选值。sigmoid函数决定了每个输入的重要性，tanh函数生成了新的候选值。

输出门决定了当前时间步的输出应该如何被计算。它通过一个sigmoid函数来决定记忆状态中的哪些信息应该被输出，以及一个tanh函数来将记忆状态映射到输出。sigmoid函数决定了输出的重要性，tanh函数将记忆状态映射到输出。

通过这些门的控制，LSTM能够有效地解决梯度消失问题，并且能够更好地捕捉长期依赖关系。