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《深度学习之序列建模的核心技术：LSTM架构深度解析与优化策略》
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面具有独特的优势，例如语音识别、自然语言处理等任务。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时面临着严重的梯度消失问题，这使得网络难以学习到长距离的依赖关系。LSTM 作为一种特殊的 RNN 架构应运而生，有效地解决了这一难题，成为了序列建模领域的重要工具。LSTM 的核心是细胞状态（Cell State），它类似于一条信息传送带，贯穿整个时间序列。细胞状态能够在序列的各个时间步中保持相对稳定的信息传递，从而使得网络能够记忆长距离的信息。在每个时间步，细胞
——来自博客 https://blog.csdn.net/2301_80863610/article/details/148118111
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