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LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），专门用于处理和预测基于时间序列的数据。与传统RNN相比，LSTM在处理长期依赖问题时具有显著优势。

## LSTM的基本结构

LSTM由一个称为“细胞状态”（cell state）的核心组件和三个门（gate）组成。这些门控制着信息的流入、流出和保留，从而应对长时间依赖问题。这三个门分别是：

输入门（Input Gate）：决定有多少新信息将被存储在细胞状态中。

遗忘门（Forget Gate）：决定细胞状态中的哪些信息将被丢弃。

输出门（Output Gate）：决定从细胞状态中输出多少信息。