​​长短期记忆神经网络（LSTM）于1997年被提出，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出，它的提出是为了解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题，LSTM引入门控机制，包括遗忘门、输入门和输出门，能有效捕捉长序列中的依赖关系。​​

长短期记忆神经网络（LSTM）的诞生是深度学习领域的一个重要里程碑。1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了LSTM，当时深度学习领域在处理序列数据时面临巨大挑战，传统的循环神经网络在处理长序列数据时，梯度消失和梯度爆炸问题严重影响了模型对长期依赖关系的捕捉能力，而LSTM的出现为解决这些问题带来了新的思路。

LSTM引入的门控机制是其关键创新。遗忘门可以决定上一时刻的单元状态有多少信息需要被遗忘，这使得LSTM能够更加灵活地控制信息的保留和遗忘，以适应不同任务需求。例如在自然语言处理任务中，根据当前词汇和上下文，遗忘门可以决定之前的一些词汇信息是否需要保留。输入门则负责决定新添加的记忆内容，输出门决定在记忆中的输入是否在当前被输出。这些门控机制使得LSTM能够更好地控制信息的流动，从而有效处理长序列数据中的长期依赖问题。

随着时间推移，LSTM不断发展完善，出现了多种变体。其中，门控递归单元（GRU）是LSTM的一种典型变体。GRU旨在简化LSTM的模型结构，同时保持其处理长期依赖的能力。它合并了LSTM的遗忘门和输入门成为一个单独的更新门，并且将细胞状态和隐藏状态合并。相比LSTM，GRU具有更简单的结构，计算效率更高，训练时间更短，在很多任务中，GRU的表现与LSTM相似，有时甚至更好。

LSTM及其变体在现代有许多广泛的应用。在语音识别领域，LSTM能够处理语音序列中的长期依赖关系，提高语音识别的准确率。在自然语言处理方面，无论是文本生成、机器翻译还是情感分析等任务，LSTM都展现出了强大的能力。例如在机器翻译中，LSTM可以处理句子中的长序列，更好地理解源语言和目标语言之间的语义关系，生成更流畅准确的翻译结果。在时间序列预测、视频分析等领域，LSTM也有着重要的应用价值。

长短期记忆神经网络自1997年提出以来，凭借其独特的门控机制和强大的长期依赖处理能力，在深度学习领域得到了广泛应用并不断发展创新，为众多领域带来了显著的效益和进步。