简介：长短期记忆（long short-term memory,LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说就是比普通RNN在更长的序列中有更好的表现。

基本原理：LSTM是一种特殊的RNN，主要通过三个门控逻辑实现(遗忘、输入、输出)。包含三个阶段：（1）忘记阶段，遗忘门。这个阶段主要是对上一个节点传进来的输入进行选择性忘记。简单来说就是“忘记不重要的，记住重要的”。具体来说就是通过计算得到的z的f次方（f表示forget）来作为忘记门控，来控制上一个状态的c的t-1次方，哪些需要留哪些需要忘。

主要应用：文本生成、机器翻译、语音识别、生成图像描述和视频标记等。

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