🧠 LSTM 简介

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题而设计。在机器翻译领域，LSTM通过记忆序列中的长期依赖关系，显著提升了翻译质量。

📌 核心优势

  • 序列建模能力：擅长处理文本序列，捕捉上下文语义
  • 双向处理：支持正向与反向双向LSTM（如 LSTM_BiDirectional）
  • 动态记忆：通过门控机制（输入门/遗忘门/输出门）控制信息流动
  • 端到端训练：直接从原始文本学习翻译映射关系

📊 应用场景

任务类型 LSTM 适用性 示例
句子翻译 ✅ 高效处理长文本 英语→中文
语音识别 ✅ 时序数据建模 语音信号转文字
文本生成 ✅ 依赖上下文 机器写诗/对话系统
词序预测 ✅ 时序特征提取 语言模型训练

🧪 模型结构示意图

LSTM_结构

📚 扩展学习

若想深入了解序列到序列（seq2seq）模型，可参考：
序列到序列模型入门

📌 注意事项

  • 需搭配注意力机制（Attention）提升效果（如 Attention_Mechanism 图片）
  • 适合中英文互译等低资源语言场景
  • 可结合Transformer模型进行对比研究

点击查看 LSTM 与 Transformer 对比图