长短期循环神经网络lstm

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，专门用于解决序列数据建模中的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM通过引入三个门控机制来控制信息流动：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控机制允许LSTM选择性地忘记或记住一些信息，并且可以有效地处理不同时刻的输入序列。

在LSTM中，每个时刻的隐藏状态由当前输入和前一个时刻的隐藏状态共同决定。通过学习权重参数，LSTM可以自动提取和记忆输入序列中的重要特征，并在预测时利用这些特征。

相比于传统的RNN，LSTM具有更好的长期依赖建模能力，可以更好地捕捉序列数据中的时间依赖关系。因此，LSTM在许多任务上取得了优秀的表现，如语言模型、机器翻译、语音识别等。