LSTM相比通常RNN的優點
LSTM 是爲了解決 RNN 的 Gradient Vanish 的問題所提出的。算法 LSTM如何避免梯度消失？優化 LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），可是不能對抗梯度爆炸問題（Exploding Gradient）。spa 梯度膨脹(gradient explosion)不是個嚴重的問題，通常靠裁剪後的優化算法便可解決，好比gradient clip
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