LSTM（长短期记忆）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），相较于传统的RNN模型，LSTM具有以下区别：

  1. 学习长期依赖性：普通的RNN在处理长序列时可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致长期依赖关系难以捕捉。而LSTM通过引入门控机制，可以有效地学习和记忆长期依赖关系，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。

  2. 门控结构：LSTM引入了三个门（输入门、遗忘门和输出门）来控制对信息的处理和流动。输入门决定了多少新信息应该被加入到记忆中，遗忘门决定了多少旧的记忆应该被遗忘，输出门决定了多少记忆应该被输出。这些门结构使得LSTM能够灵活地控制信息的流动，提高了模型的记忆能力和表达能力。

  3. 细胞状态：LSTM引入了细胞状态（cell state）来保存并传递信息，细胞状态相当于记忆单元，可以在不同时间步之间长期保存信息。细胞状态可以通过门控结构来选择性地更新和传递信息，而不会受到梯度传播的干扰。

  4. 长序列训练的效果：由于传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，当处理较长序列时，它们往往很难捕捉到依赖不同时间步之间的信息。LSTM通过门控机制的引入，使得处理长序列时能够更好地保留和利用信息，从而提高了长序列训练的效果。

  总的来说，LSTM相较于传统的RNN具有更好的记忆能力和长期依赖性能力，并能更好地处理长序列的训练问题。这使得LSTM在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域中表现出色。