长短期记忆 (LSTM) 是一种递归神经网络 (RNN)，旨在处理序列数据中的长期依赖性。与传统的rnn不同，lstm配备了特殊的门，可以控制通过网络的信息流，使它们能够长时间记住和忘记信息。
Lstm包括输入门、遗忘门和输出门，它们调节单元状态并确定保留或丢弃哪些信息。这使lstm能够捕获时间模式和依赖关系，使它们对语言建模和语音识别等任务有效。
Lstm广泛用于自然语言处理 (NLP)，时间序列预测以及输入顺序很重要的任何任务中，尤其是在需要长期上下文的情况下。
神经网络中的权重和偏置是什么？
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此问题可能导致模型权重中的NaN
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