LSTM相比一般RNN的优势
LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸问题（Exploding Gradient）。 梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题，一般靠裁剪后的优化算法即可解决，比如gradient clipping（如果梯度的范数大于某个给定值，将梯度同比收缩）。 梯度剪裁的方法一般有两种： 1.一种是当梯度的某个维度绝对值大于某个上
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