什么是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）？

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种专为处理序列数据设计的递归神经网络变体，通过引入输入门、遗忘门和输出门的门控机制，有效解决了传统RNN在长序列中梯度消失的问题，使网络能够有选择性地记住长期依赖关系或遗忘无关信息，从而在时序分析、自然语言处理等场景中展现出卓越性能。

在AI产品开发的实际落地中，LSTM广泛应用于自然语言处理任务如聊天机器人的上下文理解、语音识别的时序建模，以及时间序列预测如金融风控或用户行为分析，其捕捉长期依赖的能力显著提升了产品的智能化水平和用户体验。

延伸阅读推荐：Sepp Hochreiter与Jürgen Schmidhuber于1997年在《Neural Computation》期刊上发表的原创论文《Long Short-Term Memory》，是该技术的奠基之作。