LSTM神经网络

       LSTM被广泛用于许多序列任务（包括天然气负荷预测，股票市场预测，语言建模，机器翻译），并且比其他序列模型（例如RNN）表现更好，尤其是在有大量数据的情况下。 LSTM经过精心设计，可以避免RNN的梯度消失问题。消失梯度的主要实际限制是模型无法学习长期的依赖关系。但是，通过避免消失的梯度问题，与常规RNN相比，LSTM可以存储更多的记忆（数百个时间步长）。与仅维护单个隐藏状态的RNN

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