长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的一种，它能够有效地处理和预测时间序列数据。LSTM通过引入门控机制，使得模型能够学习长期依赖关系，从而在处理序列数据时表现出色。
LSTM 的工作原理
LSTM 包含三个门控结构：输入门、遗忘门和输出门。它们分别控制信息的输入、保留和输出。
- 输入门：决定哪些信息将被更新到隐藏状态。
- 遗忘门：决定哪些信息应该从当前隐藏状态中丢弃。
- 输出门：决定哪些信息应该被输出。
LSTM 在实践中的应用
LSTM 在很多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 时间序列预测：例如股票价格预测、天气预报等。
- 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
扩展阅读
想了解更多关于 LSTM 的知识？请访问我们网站的 深度学习教程。
LSTM 门控结构图