LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network），主要用于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。这种网络能够在长序列中记住过去的信息，从而避免传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入三个“门”结构：输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流入、流出和记忆，使得网络能够自适应地学习长期依赖关系。LSTM已经在各种领域得到了广泛应用，如语音识别、机器翻译、文本生成等。
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