当LSTM状态被重置时

，意味着LSTM（长短期记忆）模型中的记忆状态被清空，以便在新的时间步骤中开始处理新的输入序列。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，具有记忆和长期依赖性建模的能力。

LSTM模型中的状态由两个部分组成：细胞状态（cell state）和隐藏状态（hidden state）。细胞状态是LSTM网络中的主要记忆单元，用于存储和传递信息。隐藏状态则是根据当前输入和前一个时间步骤的隐藏状态计算得出，用于输出和下一个时间步骤的计算。

当LSTM状态被重置时，细胞状态和隐藏状态都会被重置为初始状态。这通常在处理新的序列数据时进行，以避免旧的状态对新的输入产生干扰。重置状态可以通过将细胞状态和隐藏状态设置为零向量或其他预定义的初始值来实现。

LSTM的状态重置在以下情况下可能发生：

1. 处理新的序列数据：当输入序列的开始时，为了确保模型不会受到之前序列的影响，可以重置LSTM的状态。
2. 长时间依赖性：在长序列数据中，为了避免梯度消失或爆炸问题，可以定期重置LSTM的状态，以便模型能够更好地捕捉长期依赖关系。

LSTM的状态重置可以通过调用相应的函数或方法来实现，具体实现方式取决于所使用的深度学习框架或库。

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