ltsm是基于循环神经网络还是递归神经网络

LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）模型，主要用于解决传统RNN在处理长序列数据时，梯度消失或爆炸问题。与传统RNN不同，LSTM引入了门控机制，包括遗忘门、输入门和输出门，以控制输入和输出的信息流动，从而实现对长序列的处理。

虽然LSTM也具有循环连接，但是它不是基于递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）。递归神经网络主要用于处理树形结构数据，如自然语言中的语法树、依存树等，而LSTM主要用于处理序列数据，如自然语言中的文本序列、音频序列等。LSTM通过引入门控机制，增强了模型的表达能力和记忆能力，使其在处理长序列数据时更加有效。

因此，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），而不是递归神经网络（RNN）。