长短期记忆网络（LSTM）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，它具有记忆单元和控制门，可以有效地捕捉长期依赖关系。然而，对于一些任务，特别是那些对短期变化敏感的任务，人们可能会有疑问：长短期记忆网络是否能够去除短期变化，从而更好地关注长期趋势和模式？

在实际应用中，短期变化可能会对模型的预测产生干扰，尤其是在金融市场预测、天气预测等领域。长短期记忆网络通过遗忘门、输入门和输出门的机制，可以在一定程度上控制信息的流动，从而有助于处理短期变化。遗忘门可以选择性地遗忘之前的信息，输入门可以决定当前输入的重要性，输出门可以控制输出的信息。

尽管长短期记忆网络具有这些机制，但要彻底去除短期变化仍然是一个具有挑战性的问题。模型的性能很大程度上取决于数据的质量、特征的选择以及网络结构的设计。在一些短期变化频繁、不稳定的情况下，即使使用了长短期记忆网络，也可能无法完全去除短期变化的影响。

因此，在实际应用中，我们可以通过一些方法来尽量减少短期变化对模型的干扰。例如，可以通过对数据进行平滑处理、引入更多的长期特征来增加模型的稳定性。此外，可以尝试结合长短期记忆网络与其他模型，如卷积神经网络、注意力机制等，以提高模型的表现。

总的来说，长短期记忆网络在一定程度上能够去除短期变化，但要完全做到这一点需要综合考虑多个因素。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法和策略，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。