LSTM长短期记忆网络模型

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），主要用于处理序列数据，例如语音识别、文本生成等任务。LSTM通过添加记忆单元来存储长期依赖信息，解决了传统RNN在长序列中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM由输入门、遗忘门、细胞状态和输出门组成，可以学习到长期依赖信息，提高了RNN的性能。