长短期记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它是为了解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题而被提出的。

LSTM的结构及原理：

LSTM的设计者提出了“长短期记忆”的概念——只有一部分的信息需要长期的记忆，而有的信息可以不记下来。LSTM引入了门（gate）机制用于控制特征的流通和损失。LSTM是由一系列LSTM单元（LSTM Unit）组成，其链式结构如下图。

LSTM 的计算公式如下：

忘记门：ft=σ(Wxfxt​+Whf​ht−1​+bf​)输入门：it​=σ(Wxi​xt​+Whi​ht−1​+bi​)候选记忆状态：ct​~​=tanh(Wxc​xt​+Whc​ht−1​+bc​)记忆状态：ct​=ft​⊙ct−1​+it​⊙ct​~​输出门：ot​=σ(Wxo​xt​+Who​ht−1​+bo​)隐藏状态：ht​=ot​⊙tanh(ct​)输出：yt​=Why​ht​+by​

其中，σ是sigmoid函数，⊙是逐元素乘法。

为什么需要LSTM：

LSTM从被设计之初就被用于解决一般递归神经网络中普遍存在的长期依赖问题，使用LSTM可以有效的传递和表达长时间序列中的信息并且不会导致长时间前的有用信息被忽略（遗忘）。与此同时，LSTM还可以解决RNN中的梯度消失/爆炸问题。

LSTM 的优点**能够学习长距离依赖关系：**LSTM 能够通过记忆状态来学习长距离依赖关系，因此能够用于处理长序列数据。**训练难度较小：**LSTM 能够有效解决梯度消失问题和梯度爆炸问题，因此训练难度较小。**应用范围广泛：**LSTM 可以应用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译、语音识别等。LSTM 的应用文本分类: LSTM可以用来表示文本的特征，从而提高文本分类的准确性。机器翻译: LSTM可以用来学习词语之间的翻译关系，从而提高机器翻译的质量。语音识别: LSTM可以用来识别语音中的音素，从而提高语音识别的准确性。自然语言生成: LSTM可以用来生成文本，例如机器写作、聊天机器人等。时间序列预测: LSTM可以用来预测时间序列数据的未来趋势，例如股票价格预测、天气预报等。