LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，它能够学习长期依赖信息。在处理序列数据时，LSTM特别有效，例如时间序列分析、自然语言处理等。
LSTM 工作原理
LSTM 通过引入门控机制（gate）来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。
- 输入门：决定哪些信息被更新到细胞状态中。
- 遗忘门：决定哪些信息从细胞状态中被遗忘。
- 输出门：决定从细胞状态中输出哪些信息。
应用场景
LSTM 在以下场景中非常有效：
- 时间序列预测：例如股票价格预测、天气预测等。
- 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。
- 文本生成：例如自动生成文章、故事等。
深入学习
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