长短期记忆（LSTM）网络是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），旨在比标准 RNN 更有效地处理序列数据。传统 RNN 由于梯度消失问题（在反向传播过程中梯度呈指数级缩小）而难以学习长程依赖，而 LSTM 通过引入记忆单元和门控机制解决了这个问题。这些组件使 LSTM 能够在较长的序列中保留信息，使其特别适用于时间序列预测、语音识别或自然语言处理等任务。例如，在文本生成中，LSTM 可以学习相隔多个步骤的词语之间的依赖关系，例如将代词（“它”）与段落中前面提到的名词联系起来。
LSTM 通过三个关键门来实现这一目标：输入门、遗忘门和输出门。每个门使用 sigmoid 激活（产生 0 到 1 之间的值）和逐点操作来调节信息流。遗忘门决定从细胞状态中丢弃哪些信息（例如，丢弃句子中不相关的细节）。输入门使用新信息更新细胞状态（例如，将句子的主语添加到记忆中）。输出门控制将哪些信息传递到下一个时间步，从而影响预测。这些门被训练来学习上下文特定的规则，使网络能够保留关键模式。例如，在股票价格预测中，LSTM 可能会学习忘记过时趋势，同时强调近期波动。
开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现 LSTM，这些框架提供预构建层以简化集成。典型的 LSTM 层可能会处理表示为嵌入的词语序列，并在每个步骤更新其细胞状态。隐藏状态大小（例如 128 个单元）或层数等超参数决定了容量和计算成本。实际应用包括自动补全句子（模型跟踪语法结构）、检测传感器数据中的异常（通过记忆正常行为）或翻译语言（通过对齐短语之间的上下文）。虽然 LSTM 的计算成本比更简单的 RNN 高，但其建模长程依赖的能力使其成为处理序列数据挑战的首选。