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长短期记忆网络（LSTM）
资料介绍
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失或梯度爆炸问题。它通过引入门控机制，能够有效捕捉序列数据中的长期依赖关系，在自然语言处理、时间序列预测等领域得到广泛应用。
传统RNN在反向传播过程中，梯度会随着时间步的增加而呈指数级衰减（梯度消失）或增长（梯度爆炸），导致模型难以学习长距离依赖关系。LSTM通过独特的门控结构，控制信息的流动和遗忘，从而缓解了这一问题。
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