LSTM模型与神经网络模型

LSTM（长短期记忆网络）和传统的神经网络（通常指的是 前馈神经网络，也叫 全连接网络 或 多层感知器，MLP）在结构、应用和处理数据的方式上有显著的区别。我们可以通过以下几个方面来对比这两种模型。

1. 模型结构差异

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）

• 结构：传统的神经网络（例如 MLP）由多个全连接层（dense layers）组成。每一层的输出都与下一层的所有节点相连，形成一个前馈（feedforward）结构。
• 输入输出：在一个前馈神经网络中，每个输入与输出之间没有任何时间依赖关系。网络中的每一层将上层的输出作为输入，进行一系列的线性和非线性变换。
• 适用场景：适合用于处理静态的数据（例如分类、回归等任务），即没有明显的时序依赖，或者数据中的特征相互独立。

长短期记忆网络（LSTM）

• 结构：LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计目的是解决传统 RNN 在长序列训练中遇到的梯度消失问题。LSTM 通过 记忆单元（cell state） 来保持长期的记忆，并使用 遗忘门（forget gate&#x