什么是长短时记忆（LSTM）？

长短时记忆（LSTM）是一种用于处理序列数据的人工神经网络模型，它能够有效地解决传统神经网络在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM的核心思想是引入了三个门（输入门、遗忘门和输出门），通过这些门来控制信息的流动。输入门可以控制有哪些信息可以输入到单元状态中，遗忘门可以控制哪些信息可以从单元状态中遗忘，输出门可以控制从单元状态中输出哪些信息。

通过这些门的控制，LSTM可以很好地处理长序列数据，并在很多任务上取得了非常好的表现，比如自然语言处理、语音识别、图像描述等。