长短时记忆网络(LSTM)

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，主要用于解决传统 RNN 中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 最初由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年提出，它的核心思想是引入了三个门（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，从而实现了长短时间记忆的功能。

LSTM 的结构包括四个主要部分：输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。在每个时间步，输入门控制输入信息的更新，遗忘门控制遗忘信息的更新，输出门控制输出信息的更新。同时，细胞状态存储了过去的信息和当前的信息，通过输入门和遗忘门的控制来决定哪些信息需要被保留和遗忘。

LSTM 在自然语言处理、语音识别、图像标注等领域都有广泛的应用，是一种非常有效的神经网络结构。