LSTM

LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决训练标准 RNN 时常出现的梯度消失问题。它们通过维护过去输入的“记忆”来处理序列数据，从而学习长期依赖关系。这种记忆由门控机制控制，负责调节信息进出单元状态，使 LSTM 能够随时间有选择地记住或遗忘信息。