LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够有效解决传统RNN中的长期依赖问题💡。它由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，通过独特的门控机制控制信息流动，使模型可以记住或遗忘特定的信息长达数百步之久⏳。

与其他神经网络相比，LSTM具有更强的时间序列建模能力⚡️。其核心在于三个关键组件：遗忘门、输入门和输出门/Gatekeepers of Time! 它们协同工作来决定哪些数据被保留或丢弃，从而精准捕捉数据中的长期依赖关系🎯。

LSTM广泛应用于语音识别、机器翻译、手写体识别等领域🌍，为复杂任务提供了强大支持。无论是处理连续信号还是离散事件序列，LSTM都能展现出色性能✨！

深度学习 人工智能 LSTM模型