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），它能够学习长期依赖信息。LSTM 在处理序列数据时表现出色，特别是在时间序列预测、自然语言处理等领域。
LSTM 工作原理
LSTM 通过引入门控机制来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。
- 输入门（Input Gate）：决定哪些信息将被存储在细胞状态中。
- 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。
- 输出门（Output Gate）：决定哪些信息应该从细胞状态输出。
应用实例
LSTM 在许多领域都有应用，以下是一些例子：
- 时间序列预测：例如，股票价格预测、天气预测等。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、文本摘要等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
扩展阅读
想要了解更多关于 LSTM 的信息，可以阅读以下教程：
LSTM 结构图