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（Recurrent Neural Network, RNN），设计用来解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题，特别是对于处理长期依赖关系的任务非常有效。LSTM通过引入三个门控单元（输入门、输出门和遗忘门）来控制信息流，从而允许模型在序列数据中保留和遗忘信息。

1. **输入门**：控制新输入的信息哪些会被添加到细胞状态。
2. **遗忘门**：决定哪些旧的信息应该从细胞状态中删除。
3. **输出门**：控制从细胞状态输出到隐藏层以及最终输出的内容。

细胞状态（Cell State）是LSTM的核心部分，它可以保持长期的信息，而不会像简单RNN那样被短时的输入所淹没。这些门控机制使得LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译等领域广泛应用。