本文介绍了“给孩子的高新科技课”栏目内容，重点介绍了人工智能和长短期记忆网络（LSTM）的相关知识。LSTM能够解决循环神经网络中的梯度消失问题，通过“细胞状态”模块实现信息的更新和记忆。除了文本信息处理，LSTM还广泛应用于语音识别、手写识别、动作识别和机器人控制等领域。本文是由中国科协科普部等出品，北京云御纪文化传播有限公司创作，经过审核并由多个团队策划制作。
该栏目以通俗易懂的方式，通过视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
人工智能作为当今最前沿的科技之一，正在以惊人的速度改变我们的生活，为我们打开了一个充满无限可能的未来。
LSTM是一种基于循环神经网络的架构，能够解决循环神经网络中的梯度消失问题。它通过“细胞状态”模块实现信息的更新和记忆，广泛应用于语音识别、手写识别、动作识别和机器人控制等领域。
本文由中国科协科普部等出品，北京云御纪文化传播有限公司创作，经过审核并由多个团队策划制作，包括封面图片和文内图片都来自版权图库。
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欢迎来到科普中国特别推出的寒假精品栏目“给孩子的高新科技课”！
人工智能作为当今最前沿的科技之一，正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车，从 AI 绘画到机器学习，它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式，用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
快跟我们一起开启这场 AI 之旅吧！
先来看视频：
以下为文字版本：
（阅读大约需要 1 分钟）
LSTM的全称是长短期记忆网络，是一种基于循环神经网络的架构。它能够很好地解决循环神经网络中的梯度消失问题。
梯度消失指的是：循环神经网络在处理信息的时候，如果碰到的内容太长，在处理到后面内容的时候，可能已经忘了前面提到的信息了，这会影响神经网络的训练效果。
LSTM架构在神经网络中增加了一个称作“细胞状态”的模块，这个模块像是一个记忆库。在训练过程当中，这个模块能不断地对记忆库里的信息进行更新，增加新的记忆，删除不必要的旧的记忆。在处理长信息的时候，细胞状态能够防止遗忘，实现更好的训练效果。
除了处理文本信息，LSTM在语音识别、手写识别、动作识别、机器人控制等方面也有非常广泛的应用。
本文为科普中国-创作培育计划作品
出品｜中国科协科普部
监制｜中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司
作者丨北京云御纪文化传播有限公司
审核丨秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授
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