LSTM（长短期记忆网络）

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变种，特别设计用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列预测等。它解决了传统RNN中的梯度消失或爆炸问题，使得模型能够捕获长期依赖关系。

LSTM包含三个门控单元：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）。每个门都控制着信息的流动，允许模型选择性地记住重要的信息并忘记不相关的过去状态。通过这种方式，LSTM可以避免简单RNN容易受到长时间依赖影响的问题，从而更好地学习和生成连续的输出。

应用方面，LSTM广泛用于自然语言处理任务，如情感分析、机器翻译、文本生成和语音识别等。其强大的记忆功能使其在处理时间跨度较大的序列数据时表现出色。