LSTM与RNN的不同

LSTM（Long Short-Term Memory）和RNN（Recurrent Neural Network）都是深度学习中常用的循环神经网络模型，但它们在结构和功能上有一些不同之处。

RNN是一种经典的循环神经网络模型，它通过将当前时刻的输入与上一时刻的隐藏状态进行运算，来实现对序列数据的建模和预测。然而，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，导致难以处理长期依赖关系。

为了解决这些问题，LSTM被提出。LSTM引入了门控机制，通过三个门（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动。这些门可以选择性地更新和遗忘信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。此外，LSTM还引入了一个细胞状态（cell state），用于存储和传递信息。

总结一下LSTM与RNN的不同之处：
1. LSTM引入了门控机制，可以更好地处理长期依赖关系，而RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题。
2. LSTM引入了细胞状态，用于存储和传递信息。
3. LSTM的参数量相对较大，计算复杂度较高。