LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN），其特点是能够处理变长输入序列。在传统的循环神经网络中，输入序列的长度是固定的，因此对于变长序列的处理是一个挑战，但LSTM通过引入记忆单元（memory cell）和门控机制（gate mechanism）来解决这个问题。

    具体而言，LSTM通过三个主要的门控单元来控制信息的流动和筛选：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）。

    首先，在接收到一个新的输入时，LSTM会通过遗忘门来决定是否将之前的记忆保留下来。遗忘门主要是使用一个sigmoid函数来对输入进行筛选，决定哪些信息需要保留下来，“1”代表完全保留，“0”代表完全忘记。

    然后，在确定保留的记忆后，通过输入门来决定如何更新记忆。输入门主要使用一个sigmoid函数来决定对于新输入的筛选，“1”代表完全接受，“0”代表完全忽略。同时，LSTM还使用一个tanh函数来生成一个新的备选记忆，这个备选记忆将会被加入到原来的记忆中。

    最后，在得到新的记忆后，通过输出门来确定输出值。输出门主要使用一个sigmoid函数来决定生成的输出值，“1”代表完全输出，“0”代表完全忽略。

    通过这种门控机制，LSTM能够针对每个时间步骤动态地选择保持和更新记忆的部分，从而适应变长输入序列的处理。在实际应用中，我们可以将变长序列进行填充（padding）或截断（truncation）等预处理操作，使得所有输入序列的长度一致，然后再将其输入到LSTM模型中进行训练和预测。