LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。本文档是基于LSTM原理的简单实现，有助于理解其原理。

LSTM(Long Short Term Memory，长短期记忆网络)介绍 介绍：LSTM，也就是长短期记忆网络，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。要想较好理解LSTM请先查看之前写的RNN的简单理解文章。在传统RNN训练经常会出现无法解决长期依赖、梯度消失和梯度爆炸的问题，学习能力有限，在实际任务中的效果往往达不到预期效果。此时引入LSTM，LSTM是RNN的一种变体，是为了解决长期依赖问题而专门设计出来的，可以对有价值的信息进行长期记忆，减小了循环神经网络的学习难度。 应用

量太大了，我先挑几个我感兴趣的学一下，漏下的等有空再补上了 文章目录一、循环神经网络二、GRU（gated recurrent unit）三、LSTM（长短期记忆） 一、循环神经网络 参考博客：零基础入门深度学习(5) – 循环神经网络 1.循环神经网络最大的用处就是处理序列的信息，即前面和后面的输入是有关系的，比如理解一句话的意思，以及处理视频 2.语言模型：给定一句话前面的成分，预测接下来最有可能的一个词是什么 3.下面是一个简单的RNN模型示意图，它由输入层、隐藏层和输出层组成 4.全