LSTM（Long Short-Term Memory）和传统的循环神经网络（RNN）在某些方面有着显著的不同之处。下面是一些主要的区别：

    1. 长期依赖性处理能力：传统的RNN存在着“梯度消失”（vanishing gradient）和“梯度爆炸”（exploding gradient）的问题，导致在处理长期依赖性任务时性能较差。而LSTM则通过引入称为“门控单元”（gate）的机制，可以更好地处理长期依赖性，使得模型能够更有效地捕捉长期记忆。

    2. 结构复杂度：LSTM相比传统的RNN结构更加复杂。LSTM单元由输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）组成，每个门都有自己的权重，通过适当的控制决定是否传递或阻止信息的流动。相比之下，传统的RNN只有一个简单的隐藏状态和权重。

    3. 计算效率：由于LSTM的复杂结构，计算上会更加复杂，需要更多的计算资源和时间。与之相比，传统的RNN更加简单，计算效率较高。

    4. 参数数量：LSTM相对于传统的RNN而言，参数数量更多。由于LSTM引入了多个门控单元，每个门都有自己的权重，因此需要更多的参数来训练模型。

    5. 应用场景：传统的RNN在短序列任务上表现良好，比如语音识别和手写识别等。而LSTM由于其较好的处理长期依赖性的能力，更适用于对长序列数据进行建模，例如自然语言处理、机器翻译和股票预测等任务。

    综上所述，LSTM相对于传统的RNN有更好的长期依赖性处理能力和更复杂的结构，但也带来了更多的计算开销和参数数量。选择使用哪种类型的神经网络应该根据具体任务需求和计算资源的可用性来进行权衡。