什么是LSTM？
LSTM（长短期记忆网络）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问题而设计。它通过引入记忆单元和门控机制，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。
LSTM的核心结构
记忆单元（Cell State）
- 作为信息传输的“通道”，保留长期依赖
- 📌 点击查看记忆单元详解
三个门控机制
- 遗忘门：决定保留或丢弃信息
- 输入门：控制新信息的输入
- 输出门：调节信息的输出
- 📊 图解门控结构
时间序列处理示例
- 适用于文本生成、股票预测、语音识别等场景
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为什么选择LSTM？
✅ 优势列表：
- 擅长处理序列数据（如时间序列、自然语言）
- 通过门控机制控制信息流
- 能学习长期依赖关系（相比传统RNN）
- 📚 深入对比RNN与LSTM
学习资源推荐
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常见应用场景
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