长短期记忆网络（LSTM）

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的递归神经网络结构，专为解决传统RNN（循环神经网络）在处理长期依赖问题上遇到的梯度消失或爆炸问题而设计的。LSTM包含三个关键组件：细胞状态（Cell State）、输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），它们允许信息在网络内部流动并控制哪些信息应保留或丢弃。

- **细胞状态**：存储了从过去到现在的所有信息，能够保持长时间的记忆。
- **输入门**：决定新输入是否及如何影响当前的状态，可以选择性地更新细胞状态。
- **遗忘门**：决定从细胞状态中忘记哪些旧的信息，避免了信息过载。
- **输出门**：决定将细胞状态转化为最终输出，可以根据需要选择性地展示内部状态。

通过这些门机制，LSTM能够有效地学习和捕捉复杂的时间序列模式，广泛应用于自然语言处理（如机器翻译和文本生成）、语音识别、音乐生成以及各种时间序列预测任务，如股票市场分析和气候建模。