什么是长短时记忆（LSTM）？

长短时记忆（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，用于处理序列数据。LSTM能够避免传统循环神经网络中的梯度消失问题，并且可以在长序列中保持长期记忆。它通过三个门来控制信息流的输入、输出和遗忘，从而实现对序列数据的建模。

LSTM包括一个单元状态和三个门：输入门、遗忘门和输出门。在每个时间步，LSTM会根据当前的输入和前一个时间步的状态更新单元状态，并输出当前时间步的预测结果。其中，输入门控制哪些信息应该被加入到单元状态中，遗忘门控制哪些信息应该被遗忘，输出门则控制单元状态中哪些信息应该输出。