长短期记忆网络
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出。它旨在解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM的核心是它的“细胞状态”（cell state）和三个控制门结构，这三个门分别是：
遗忘门（Forget Gate）：决定从细胞状态中丢弃什么信息。
输入门（Input Gate）：决定哪些新的信息被存储在细胞状态中。
输出门（Output Gate）：决定从细胞状态中输出什么信息到下一个隐藏状态。
这三个门的结构使得LSTM能够有选择性地记住或忘记信息，从而有效地处理长序列数据。
具体来说，LSTM的工作流程如下：
遗忘门：根据当前的输入和前一个隐藏状态，决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。
输入门：结合当前的输入和前一个隐藏状态，决定哪些新的信息被加入到细胞状态中。
细胞状态更新：细胞状态通过遗忘门和输入门的结果进行更新。
输出门：根据当前的输入和更新后的细胞状态，决定当前的输出。
LSTM的这种结构使其在许多需要处理长序列数据的任务中表现出色，如语言模型、机器翻译、语音识别等。
总的来说，LSTM是一种强大的循环神经网络变体，通过其独特的门控机制，有效地解决了标准RNN在处理长序列时遇到的问题，因而在自然语言处理和其他序列建模任务中得到了广泛应用。
