LSTM代表"Long Short-Term Memory"，是一種特殊類(lèi)型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）。LSTM在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，并在許多自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)中取得了顯著的成功。

標(biāo)準(zhǔn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長(zhǎng)序列時(shí)可能會(huì)遇到“梯度消失”或“梯度爆炸”的問(wèn)題。這意味著在反向傳播過(guò)程中，梯度可能會(huì)變得非常小或非常大，導(dǎo)致模型難以訓(xùn)練或難以穩(wěn)定地學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。LSTM是為了解決這些問(wèn)題而提出的。

LSTM引入了一種特殊的記憶單元（Memory Cell），其中包含了三個(gè)重要的門(mén)控機(jī)制，它們分別是：

1. 輸入門(mén)（Input Gate）：決定哪些信息將被輸入到記憶單元中。

2. 遺忘門(mén)（Forget Gate）：決定哪些信息將從記憶單元中刪除或遺忘。

3. 輸出門(mén)（Output Gate）：決定哪些信息將從記憶單元輸出給下一層或下一個(gè)時(shí)間步。

這些門(mén)控機(jī)制通過(guò)一些數(shù)學(xué)操作（如sigmoid函數(shù)和乘法）來(lái)調(diào)整記憶單元的狀態(tài)和信息流動(dòng)，從而允許LSTM有效地捕捉和保留長(zhǎng)期的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系。

LSTM的結(jié)構(gòu)使得它能夠更好地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，避免了梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時(shí)間序列任務(wù)時(shí)能夠更好地建模長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，因此在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等任務(wù)中廣泛應(yīng)用。