长短期记忆（LSTM）是一种在深度学习领域中使用的人工递归神经网络（RNN）架构。与标准前馈神经网络不同，LSTM具有反馈连接。它不仅可以处理单个数据点（例如图像），而且可以处理整个数据序列（例如语音或视频）。例如，LSTM适用于诸如未分段的，连接的手写识别，语音识别和网络流量或IDS（入侵检测系统）中的异常检测之类的任务。
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长短期记忆网络代写Long Short Term Memory Networks
常见的LSTM单元由一个单元，一个输入门，一个输出门和一个忘记门组成。单元会记住任意时间间隔内的值，并且三个门控制着进出单元的信息流。
LSTM网络非常适合基于时间序列数据进行分类，处理和做出预测，因为时间序列中重要事件之间可能存在未知持续时间的滞后。开发LSTM是为了解决训练传统RNN时可能遇到的梯度消失问题。与间隙长度相对不敏感是LSTM在众多应用中优于RNN，隐马尔可夫模型和其他序列学习方法的优势。
LSTM的表现通常比时间循环神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经网络模型赢得过ICDAR手写识别比赛冠军。LSTM还普遍用于自主语音识别，2013年运用TIMIT自然演讲数据库达成17.7%错误率的纪录。作为非线性模型，LSTM可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络。
长短期记忆网络可用于多个方面：机器控制，时间序列，语音识别，音乐，自然语言处理，手写识别，生物，飞机处理，自动驾驶汽车，自平衡滑行车，电脑游戏，动画，即时天气预报（ConvLSTM）等。
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