长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络 (RNN)，由 Google Brain 的研究人员于 1997 年开发。它是一种用于深度学习的人工神经网络，特别是自然语言处理 (NLP) 和时间处理系列加工。它是传统 RNN 的替代方案，传统 RNN 存在梯度消失问题。
LSTM 网络由称为块的特殊结构组成，其中每个块都有多层神经元。这些神经元包括一个输入门、一个输出门和两个在一定时间内记住值的循环门。这使得网络能够在更长的时间内记住信息。具体来说，网络中的每个神经元获取其输入，然后根据其权重（即神经元之间的突触连接）生成输出。
LSTM 网络已广泛应用于语言处理、语音识别、文本到语音转换和自然语言理解等应用。因此，LSTM 对于需要长期记忆的问题更有效。
总之，长短期记忆（LSTM）是一种循环神经网络，它使用循环门来长期存储值，使其可用于自然语言处理等复杂任务。
