相对于常规的循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM）具有以下优势：
处理长期依赖性：LSTM通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，使其在处理长序列和长期依赖性任务时表现更出色。
高度可控的记忆单元：LSTM中的记忆单元可以通过遗忘门、输入门和输出门等门控机制对输入进行选择性记忆或遗忘。这种机制使得LSTM能够有效地处理不同时间步长上的信息，灵活地控制记忆单元的写入和读取。
多层结构：LSTM可以堆叠多个LSTM层，每一层都可以学习不同抽象层次的特征。通过增加网络深度，LSTM可以提高模型的表示能力和学习能力，更好地捕捉数据中的复杂模式。
抗噪性强：由于LSTM的门控机制，它对于输入中的噪声和异常值具有一定的鲁棒性。LSTM能够选择性地忽略或减少对噪声的响应，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
并行计算性能好：LSTM中的门控机制使得各个时间步之间的计算可以并行进行，这样可以提高训练和推理的效率。相比于传统RNN，LSTM在处理长序列时的计算效率更高。
总体来说，LSTM相对于常规的RNN在处理长期依赖性、记忆和选择性处理输入等方面具有显著优势，使其成为处理时间序列和自然语言处理等任务的首选模型。