LSTM（Long Short-Term Memory）是循环神经网络（RNN）的一种，常用于处理和预测序列数据。它能够学习长期依赖关系，因此在自然语言处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。
为什么选择 LSTM？
与传统的 RNN 相比，LSTM 具有以下优势：
- 避免梯度消失/爆炸问题：LSTM 通过引入门控机制，有效地解决了传统 RNN 在处理长序列时梯度消失或爆炸的问题。
- 学习长期依赖关系：LSTM 能够捕捉序列中的长期依赖关系，这对于许多序列预测任务至关重要。
LSTM 的结构
LSTM 的基本结构包括以下几个部分：
- 输入门（Input Gate）：决定哪些信息被更新到隐藏状态。
- 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息从隐藏状态中被丢弃。
- 输出门（Output Gate）：决定隐藏状态中哪些信息被输出。
LSTM 结构
应用实例
以下是一些 LSTM 的应用实例：
- 文本生成：LSTM 可以用来生成文本，如诗歌、新闻等。
- 机器翻译：LSTM 可以将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 股票价格预测：LSTM 可以用来预测股票价格走势。
更多关于 LSTM 的应用，请访问 LSTM 应用案例。