LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失/爆炸问题而设计。它的核心在于通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，从而有效捕捉长期依赖关系。
核心特点 ✅
- 记忆单元：存储长期信息，通过遗忘门动态调整
- 时序建模：适用于文本、语音、时间序列等序列数据
- 变体丰富：如 GRU（门控循环单元）是其简化版
典型应用场景 📊
- ⏱️ 时间序列预测（股票价格、天气数据）
- 📖 语言模型（文本生成、机器翻译）
- 🎵 语音识别与合成
- 🧩 序列分类（如情感分析）
学习资源 🧑🏫
LSTM 在NLP领域的应用尤为突出，例如在 AI社区/自然语言处理 中有更深入的讨论。