解释LSTM网络的概念.
LSTM网络是长短期记忆网络的简称,是一种经常性神经网络 (RNN),通常用于自然语言处理,语音识别和其他涉及序列数据的问题.LSTM网络的主要特征是其能够保存长期依赖,这意味着它可以比典型的RNN更长时间记住信息.这通过其细胞状态和门机制实现,使网络能够管理哪些信息可以保留,忘记或更新.LSTM网络由几层的LS单元或细胞组成.每个细胞包含三个主要组件或工具,帮助控制信息流 - 输入,忘记门和输出门.门决定了当前输入应该传输多少新信息,以忘记.门决定了前一个细胞的状态,根据前一个细胞的状态,它应该在下一个细胞的状态下进行操作.LSTM系统可以预测前一个细胞的状态,以保持存储或输出信息的状态.每个细胞的状态是强大的,它可以控制前一个细胞的状态,使门能够在下一个细胞的状态下进行操作.