長短期記憶

長短期記憶  是一種時間循環神經網絡 （ RNN ） ， 論文首次發表於1997年 。 由於獨特的設計結構 ， LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件 。 LSTM的表現通常比時間循環神經網絡及隱馬爾科夫模型 （ HMM ） 更好 ， 比如用在不分段連續手寫識別上 。 2009年 ， 用LSTM構建的人工神經網絡模型贏得過ICDAR手寫識別比賽冠軍 。 LSTM還普遍用於自主語音識別 ， 2013年運用TIMIT自然演講資料庫達成 17.7 % 錯誤率的紀錄 。 作爲非線性模型 ， LSTM可作爲複雜的非線性單元用於構造更大型深度神經網絡 。