理解 LSTM：深度学习中选择性记忆的力量

LST 代表长短期记忆。它是一种循环神经网络 (RNN) 架构，旨在解决传统 RNN 中梯度消失的问题。 LSTM 引入了一个记忆单元，允许网络随着时间的推移选择性地记住或忘记信息，这使得它们对于语言建模和时间序列预测等任务特别有用。

更详细地说，LSTM 网络由多个组件组成：

* 输入门：该组件接收输入数据并决定允许哪些信息进入存储单元。
* 存储单元：该组件存储允许进入存储单元的信息。
* 输出门：该组件获取信息遗忘门：该组件决定从记忆单元中丢弃哪些信息。LSTM 使用随时间反向传播进行训练，这是将反向传播算法应用于 RNN 的一种方式。在训练期间，网络会收到一系列输入数据，并输出一系列预测。在每个时间步计算误差，并及时向后传播梯度以更新网络的权重。LSTM 已成为许多 NLP 任务的流行选择，例如语言建模、机器翻译和文本分类。它们还被用于其他领域，例如语音识别、图像字幕和时间序列预测。