解答：
② 長い系列を遡るにつれて学習が困難になる.
理由: LSTM（Long Short-Term Memory）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の持つ長い系列を遡るにつれて学習が困難になる問題（勾配消失問題および勾配爆発問題）を解決するために設計されています。LSTMは、内部に忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートといったゲート構造を持つことで、長期的な依存関係を保持し、必要な情報を効率的に学習することができます。
その他の選択肢について：
- ① 計算量が多くなりすぎてしまう：これはLSTMの設計目的には直接関係ありません。
- ③ 勾配降下法が行えない：RNNでも勾配降下法は行えますが、勾配消失や勾配爆発の問題があります。
- ④ 解像度の高い画像を扱えない：これは主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に関連する問題であり、LSTMの設計目的とは異なります。
