LSTM：长短期记忆网络详解 - 理解序列数据处理

LSTM（长短期记忆网络）是循环神经网络（RNN）的一种变体，它在处理序列数据时可以更好地捕捉长期依赖关系。LSTM通过使用一组称为'门'的机制来控制信息的流动，这些门可以选择性地保留或遗忘来自先前时间步的信息。LSTM的框架包括输入门、遗忘门和输出门，它们确定了如何处理输入和如何保留、遗忘和输出信息。由于LSTM可以学习长期依赖关系，因此在处理序列数据时具有广泛的应用，例如语音识别、自然语言处理、图像描述等。