LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），主要用于解决长期依赖问题。长期依赖指的是在序列数据中，当前时刻的输入与之前时刻的输入之间存在较长的时间间隔，而传统的RNN很难处理这种情况，因为它们容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

  LSTM通过引入一种称为“门”的机制来解决长期依赖问题。其中，主要包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）、输出门（output gate），以及一个用于记忆的单元状态（cell state）。

  具体来说，LSTM的关键在于其在每个时间步骤上的内部状态称为“细胞状态”（cell state）。细胞状态可以看作是网络的记忆，可以存储长期依赖信息。

  遗忘门的作用是控制前一时刻细胞状态的遗忘程度，决定哪些信息将被保留下来，哪些信息将被遗忘。通过这种方式，LSTM可以选择性地遗忘与当前时刻任务不相关的信息，从而更好地处理长期依赖。

  输入门的作用是决定哪些新信息将被添加到细胞状态中。它通过使用一个逻辑运算来控制包含新信息的候选值，从而更新细胞状态。

  输出门的作用是决定基于细胞状态的输入，实际输出到下一个时间步骤的hidden state。输出门通过控制基于细胞状态的hidden state的缩放程度，来控制输出的范围。

  LSTM的这些门机制能够有效地处理长期依赖问题。遗忘门和输入门允许LSTM选择性地处理输入和遗忘先前的状态，而输出门控制输出的范围。这些机制使得LSTM能够更好地捕捉长期依赖关系，从而在许多序列建模任务上取得更好的性能。