LSTM（長短期記憶網路）是一種特殊的循環神經網路（RNN），用於處理和預測序列資料。它由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，主要用於解決傳統RNN在長序列學習中面臨的梯度消失和爆炸問題。LSTM的結構允許它在較長的時間間隔內保持資訊，從而在處理時間序列、自然語言處理、語音辨識等領域表現優異。
LSTM的核心在於其獨特的單元結構，其中包含輸入門、遺忘門和輸出門。這些門控機制幫助LSTM決定何時保留、更新或丟棄資訊。LSTM的運作方式使得它在需要記憶長時間資訊的任務中表現出色，如文本生成、機器翻譯等。
在實際應用中，LSTM已被廣泛用於很多領域，例如金融資料預測、氣候模型、語音辨識和影片分析等。儘管LSTM在處理序列資料時非常有效，但其複雜的結構和較高的計算需求也是其主要缺點之一。
未來，隨著深度學習技術的不斷發展，LSTM可能會與其他新興技術（如Transformer模型）結合使用，進一步提升處理效率與效果。因此，了解LSTM的運作機制及其在現代深度學習中的應用至關重要。
