LSTM算法是一种深度学习中的长短期记忆网络，专门处理时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门，有效解决了梯度消失问题，使其在长序列数据处理上表现优异。LSTM广泛应用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域，成为处理长时间依赖问题的首选算法。其门控机制确保了重要信息在长时间序列中的保留，为复杂任务提供强大支持。