LSTM的起源和来历，麻烦说多一点

LSTM（Long Short-Term Memory Networks）是一种深度学习神经网络模型，用于处理序列数据的特征提取和分类任务。 LSTM 的起源可以追溯到1997年，由德国计算机科学家Jürgen Schmidhuber和Sepp Hochreiter发明。LSTM 的研究是为了解决传统神经网络模型中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 引入了三个门机制（输入门、遗忘门和输出门）和一个记忆单元，通过控制这些门机制的开关来控制信息的流动和保留，从而保证长序列输入的信息能够被有效地传递和处理。LSTM 在语音识别、自然语言处理、视频分类等任务中表现出色，成为当前深度学习领域中应用最为广泛的模型之一。