LSTM：深入理解与实践应用
作为程序软件专家，我在处理时间序列数据时经常遇到各种挑
战。幸运的是，长短期记忆网络（LSTM）为我们提供了一种强大的
工具，用于捕捉序列数据中的长期依赖关系。本文将详细解析 LSTM
的工作原理，分享实用技巧，并通过案例展示如何在实际项目中应
用 LSTM。
一、LSTM 简介
LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN
在处理长序列时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。通过引入门控机
制，LSTM 能够选择性地保留或遗忘信息，从而有效地捕捉序列中的
长期依赖关系。
二、LSTM 工作原理
LSTM 的核心在于其内部单元结构，包括输入门、遗忘门和输出
门。下面我们将逐一解析这些门控机制的工作原理。
1. 遗忘门：遗忘门决定了哪些信息需要从细胞状态中丢弃。
它接收上一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，通过 sigmoid 函数
输出一个 0 到 1 之间的值，该值决定了上一时刻细胞状态中哪些信
息被保留，哪些被遗忘。
2. 输入门：输入门决定了哪些新信息需要被加入到细胞状态
中。它同样接收上一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，通过
