LSTM-MATLAB在优化方法上具备丰富的特性，其中LBFGS和CG等方法得到深入应用。LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）和CG（Conjugate Gradient）是两种常用的优化算法，能够有效提升长短时记忆网络的性能。此外，LSTM-MATLAB还支持CPU和GPU加速，实现了MapReduce并行化，使得用户在应用中能够灵活选择合适的优化方式。同时，该实现还包括梯度检查等功能，为用户提供全面而可靠的实验基础。