LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，它能够更
好地处理长期依赖性问题。相比于传统的 RNN 结构，LSTM 引入了门控机制，可以有效地
捕捉和记忆时间序列数据中的长期依赖信息，适用于许多序列建模任务，如语言建模、时
间序列预测等。
学习 LSTM 的意义在于：
1. 处理长期依赖性：LSTM 专门设计用来解决传统 RNN 结构在处理长序列时的梯度
消失或梯度爆炸的问题，因此对于需要捕捉长期依赖关系的任务非常有用。
2. 应用领域广泛：LSTM 在自然语言处理、语音识别、机器翻译、股票预测等领域都
有广泛的应用，学习 LSTM 有助于应对这些领域的实际问题。
3. 理解深度学习基础：作为一种经典的深度学习结构，学习 LSTM 有助于加深对深度
学习原理和技术的理解，为更复杂的模型打下基础。
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