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LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出，专门设计用来解决传统RNN在处理长序列时遇到的梯度消失/爆炸问题。

RNN，即循环神经网络，是专门为处理序列数据而设计的一类神经网络。它的核心思想是引入“记忆”的概念，使网络能够利用之前步骤中的信息。

它是一种与前向传播相对应的计算过程，它的核心目的是高效地计算损失函数相对于每一个权重的梯度（即导数）。有了这些梯度，我们就可以使用梯度下降等优化算法来更新权重，使得网络的输出更接近真实值。

QkCalc中的的“导数” 包含了一阶导数和高阶导数。在计算导数时，用户可对求导的函数的指定的符号进行求导。在高阶导数的计算中，用户可以通过修改阶数来求指定阶数的导数。对于相关变化率(related reates)而言，它的计算可通过求导数来解答。通过对复合函数的求导，来建立来含有两个变量导数的关系式，通过求解该关系式从而得到相关变化率的结果。