什么是 LSTM
LSTM（Long Short-term Memory）是一种特
殊 的 循 环 神 经 网 络 （ Recurrent Neural
Network，RNN）结构，用于处理长序列数据。
它是为了解决传统 RNN 在处理长序列时面
临的梯度消失和爆炸问题而提出的。
LSTM 的由来
RNN 是处理序列数据的常用模型，但在处理
长序列时，由于梯度在传播过程中可能会消
失或爆炸，导致模型无法有效学习长期依赖
关系。为了解决这个问题，研究人员提出了
多种改进的 RNN 结构，其中 LSTM 是最广
泛使用的一种。
LSTM 的设计灵感来源于对人类记忆的理解。
它通过引入门控机制来控制信息的流动，从
而更好地模拟人类大脑处理长期记忆的方
式。
LSTM 的用途
LSTM 在自然语言处理、语音识别、机器翻
译、时间序列预测等领域有广泛的应用。它
特别擅长处理长序列数据，如文本、语音、
视频等。
