本文介绍了LSTM（长短期记忆神经网络）为解决RNN的长依赖问题而设计，详细阐述了LSTM的核心思想，包括遗忘门、输入门和输出门的工作原理。在语音识别领域，LSTM因其对序列数据的处理能力被广泛应用于声学模型和语言模型。文中引用了多个资源以帮助读者深入理解LSTM。
LSTM与RNN
提起LSTM（长短期记忆神经网络），不得不先说一下RNN，RNN作为循环神经网络，具有记忆功能，在序列建模上具有重要的贡献。根据TensorFlow官方LSTM教程（colah’s Blog）：Understanding LSTM Networks (英文)做一些总结，首先看下面几张图：
图1. 带循环的神经网络
图2. 循环神经网络展开
图3. 短依赖
图4. 长依赖
从图1和2中，我们可
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