LSTM 的全名叫做：
簡單說，它是一種進化版的 RNN（循環神經網路），Long Short-Term Memory（長短期記憶）
專門用來解決 RNN 記性太差的問題！
為什麼需要 LSTM？
傳統 RNN 有一個很大的毛病：
記得不久、忘得超快！
一旦輸入的資料很長（例如一整段文章或長時間的語音），RNN 很容易「忘記前面講了什麼」，就像你聽課聽到一半放空，再也接不回原本的主題。
LSTM 的厲害在哪？
LSTM 多了一套叫做「記憶門控機制」的設計，讓它能：
- 記得該記的資訊（像你記得老師的考點）
- 忘記不重要的資訊（像你自動略過老師打哈欠）
- 適時更新記憶（像你知道什麼時候該換筆記重點）
這就讓 LSTM 成為「記憶力超好的 RNN 版本」。
用生活比喻來說：
- RNN：像一個上課沒睡飽的學生，老師剛講過就忘記了。
- LSTM：像一個會用螢光筆的人，知道哪裡該畫記，記得超牢。
LSTM 用在哪些地方？
它特別適合處理「長時間有順序」的資料：
- 語音轉文字（語音辨識）
- 文章分類（自然語言處理）
- 股票預測（時間序列）
- 語言模型（早期機器翻譯）
- 情緒分析（從文字判斷情緒）
雖然現在 Transformer 比它強，但 LSTM 還是很多模型的「重要前輩」！
一句話總結：
LSTM 是記憶力超強的 RNN 升級版，能幫 AI 分清楚什麼該記、什麼該忘。