长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变种，它能够处理具有长序列或长距离依赖的数据。LSTM网络由一个或多个LSTM单元组成，每个单元包含一个或多个门结构，用于控制信息的流动和存储。

LSTM单元可以解决传统RNN难以处理长距离依赖的问题。在传统的RNN中，随着时间的推移，信息的保留能力会逐渐降低，这使得它难以处理长时间序列。而LSTM通过引入了门机制，可以控制信息的存储和遗忘，从而能够更好地保留长时间序列的信息。

LSTM的结构比传统的RNN更为复杂，但它能够更好地处理长序列数据。因此，LSTM在许多领域，如语音识别、自然语言处理、图像识别等都得到了广泛的应用。