LSTM与传统的循环神经网络（RNN）相比，其训练速度并没有明显的优势。实际上，由于LSTM引入了更多的参数和计算复杂性，其训练速度甚至可能比传统RNN更慢。

  LSTM是一种特殊类型的RNN，它通过增加门机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，并且能够更好地处理长期依赖关系。与传统RNN不同，LSTM中的每个单元都有三个门单元：输入门、遗忘门和输出门。这些门控制着信息的流动，使得LSTM可以更好地捕捉到长期的依赖关系。

  然而，由于LSTM引入了额外的参数和计算，使得模型的复杂度更高。在每个时间步，LSTM需要执行多个矩阵乘法和激活函数操作，因此在训练过程中会消耗更多的计算资源。尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时，LSTM的训练速度可能会受到限制。

  不过，虽然LSTM的训练速度可能慢一些，但它在捕捉长期依赖关系和处理序列数据方面的能力更强。因此，如果应用场景需要处理长期依赖的序列数据，LSTM仍然是一个很有价值的选择。同时，可以利用GPU等并行计算的技术来加速LSTM的训练过程，以弥补训练速度上的劣势。