LSTM（长短时记忆网络）是循环神经网络（RNN）的一种，在处理序列数据时表现出色。本教程将介绍 LSTM 的基本概念、原理以及如何使用。
LSTM 原理
LSTM 通过引入门控机制，使得网络能够学习到长期依赖关系。以下是 LSTM 的核心组成部分：
- 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息需要从细胞状态中丢弃。
- 输入门（Input Gate）：决定哪些新的信息需要被添加到细胞状态中。
- 细胞状态（Cell State）：存储信息，并传递给下一个时间步。
- 输出门（Output Gate）：决定从细胞状态中输出哪些信息。
LSTM 应用
LSTM 在很多领域都有应用，例如：
- 时间序列预测
- 自然语言处理
- 语音识别
- 图像识别
实践指南
想了解更多关于 LSTM 的实践指南，可以参考本站提供的 LSTM 实践教程。
图片展示
LSTM 结构图示：