LSTM（Long Short-Term Memory）是一種特殊的循環神經網路（RNN），旨在解決傳統RNN在處理長序列數據時遇到的長期依賴問題。LSTM通過引入記憶單元和三個門控機制（遺忘門、輸入門、輸出門）來存儲和保護關鍵信息，從而避免信息在長時間序列中消失或變形。
LSTM的核心組件是記憶細胞（Memory Cell），它負責存儲和傳遞信息。記憶細胞由一個線性單元和一個非線性單元組成，線性單元通過簡單的加法操作來傳遞信息，而非線性單元則通過sigmoid函式來控制信息的流動。
遺忘門決定哪些信息需要從記憶細胞中丟棄。
輸入門控制當前時間步長的輸入信息，決定哪些信息需要被添加到記憶細胞中。
輸出門確定哪些信息需要從記憶細胞傳遞到下一個時間步長。
LSTM模型在自然語言處理、語音識別、時間序列預測等多個領域都有廣泛套用。它的優點包括能夠處理長期依賴問題、具有高度可擴展性，並且適用於多種序列任務。此外，LSTM的門控機制還賦予了模型一定的可解釋性。