LSTM通过什么机制解决长距离依赖问题?A. 增加网络宽度B. 门控机制选择性记忆/遗忘C. 使用更大的学习率D. 减少网络深度

考查要点：本题主要考查对LSTM（长短期记忆网络）核心机制的理解，特别是其解决长距离依赖问题的关键方法。

解题核心思路：
长距离依赖问题是指模型难以捕捉序列中相隔较远位置的信息关联。LSTM通过门控机制（ gating mechanism）有效解决了这一问题。门控机制允许模型选择性地保留长期记忆并遗忘不重要的信息，从而在长序列中保持信息的连续性。

破题关键点：

• 明确LSTM的核心创新在于门控单元（输入门、遗忘门、输出门）的设计，而非网络结构的其他参数（如宽度、深度）或训练参数（如学习率）。

选项分析

A. 增加网络宽度
网络宽度指单层神经元数量。增加宽度可能提升模型表达能力，但无法直接解决长距离依赖问题，与LSTM的核心机制无关。

B. 门控机制选择性记忆/遗忘
正确选项。LSTM通过门控机制动态控制信息的存储和丢弃：

• 遗忘门决定保留哪些长期记忆；
• 输入门选择当前输入中哪些信息需要存储；
• 输出门控制记忆如何影响当前输出。
  这种机制确保关键信息能跨越长序列传递，从而解决长距离依赖。

C. 使用更大的学习率
学习率影响训练速度和收敛性，但与模型结构无关，无法直接解决长距离依赖。

D. 减少网络深度
减少层数可能简化模型，但会降低模型复杂度，与长距离依赖问题无直接关系。