LSTM是RNN的一种变体，通过记忆单元和门控机制处理序列数据中的长期依赖。在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门分别控制信息的保留和更新。给定的Pytorch代码示例展示了如何构建一个简单的LSTM网络，包括LSTM层和全连接层，用于分类或回归任务。
LSTM（Long Short-Term Memory）是循环神经网络（RNN）的一种变体。在RNN（Recurrent Neural Network）中，网络的每个时间步都会接受一个输入和一个隐藏状态，并输出一个新的隐藏状态和一个输出。隐藏状态可以看作是网络对过去输入的记忆，它会在每个时间步被更新，并传递到下一个时间步，从而捕捉到序列中的长期依赖关系。
LSTM在RNN的基础上新增了记忆单元（memory cell）和门控机制，在记忆单元中，LSTM层的每一个时间步对于上一时刻隐藏状态的输入（）会和当前输入（
）相结合先通过遗忘门来控制上一时刻状态需要被遗忘的程度，再通过输入门来控制新信息需要被更新的程度，接下来会根据上面遗忘门和输入门的输出来更新当前时刻的状态（
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