长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理和预测序列数据方面表现出色。LSTM 通过其独特的门控机制，能够有效地学习长期依赖关系。
LSTM 工作原理
LSTM 的核心是三个门控结构：输入门、遗忘门和输出门。
- 输入门：决定哪些信息将被存储在细胞状态中。
- 遗忘门：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。
- 输出门：决定哪些信息应该从细胞状态中输出。
LSTM 应用场景
LSTM 在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：文本生成、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列预测：股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
想要了解更多关于 LSTM 的知识，可以阅读以下文章：
LSTM 门控结构图