长短期记忆人工神经网络 LSTM

长短期记忆人工神经网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)。LSTM的连接方式不同于一般的神经网络，并且能够避免梯度消失和梯度爆炸的问题。它通过添加记忆单元和门控机制来控制历史信息的影响。

在LSTM的每个时间步中，存在一个记忆单元，这个记忆单元给了LSTM选择记忆内容的能力。这个记忆单元是LSTM的关键，它使得LSTM能够自由地选择每个时间步中要记忆的信息。

LSTM在实际应用中有广泛的应用，比如时间序列预测等。它可以通过堆叠多个LSTM层来构建更复杂的模型，并且能够适应不同类型的数据结构。