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。

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双向长短期记忆（LSTM）

双向长短期记忆（Bidirectional LSTM，简称BiLSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，它在某些任务上表现得非常出色。与传统的LSTM不同的是，BiLSTM有两个独立的LSTM网络，一个从前向后处理输入序列，另一个从后向前处理输入序列。这种架构使得BiLSTM能够同时考虑过去和未来的信息，从而在某些任务上表现得更好。

BiLSTM在自然语言处理领域得到广泛应用。例如，在命名实体识别（Named Entity Recognition）任务中，输入是一个单词序列，输出是每个单词对应的实体类别。由于实体的边界通常受到上下文的影响，因此BiLSTM在这个任务中表现得非常出色。