长短期记忆网络（Long Short Term Memory，简称LSTM），作为一种独特的循环网络（RNN）结构，专为解决传统RNN在处理长序列数据时所遭遇的梯度消失与梯度问题而诞生。
探究LSTM的结构及工作原理：
LSTM的设计理念蕴含了“长短期记忆”的哲学，意味着不是所有的信息都需要永久储存。它引入了门控机制来调控特征信息的流通与衰减。LSTM由一系列LSTM单元组成，这些单元以链式结构串联，如图像所示。
LSTM的计算公式详解如下：
忘记门：ft 由公式 ft=σ(Wxf · xt + Whf · ht-1 + bf)计算得出，其中σ代表sigmoid函数。
输入门：it 通过 it=σ(Wxi · xt + Whi · ht-1 + bi)得出。
候选记忆状态：ct~ 由 ct~=tanh(Wxc · xt + Whc · ht-1 + bc)计算，其中tanh是双曲正切函数。
记忆状态：ct 依据 ct=ft ⊙ ct-1 + it ⊙ ct~进行更新，其中⊙表示逐元素乘法。
输出门：ot 由 ot=σ(Wxo · xt + Who · ht-1 + bo)得出。
隐藏状态：ht 通过 ht=ot ⊙ tanh(ct)获得。
输出结果：yt 为 yt=Why · ht + by。
关于为何需要LSTM：
LSTM自问世以来，即被用于解决普遍存在于一般递归网络中的长期依赖问题。通过LSTM，能够高效地传递与表达长时间序列中的信息，有效防止长时间前的重要信息被遗漏（即避免遗忘）。LSTM亦能解决RNN中的梯度消失或问题。