深入解析LSTM结构及其功能

今日涉及的内容包括：

1. LSTM 的设计原理
2. LSTM 的正向计算过程
3. LSTM 的反向传播机制
4. 参数调整的相关内容

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LSTM

长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network, LSTM） 是一种对传统循环神经网络进行优化后的模型，能够有效克服常规RNN在处理长序列依赖关系时所面临的局限性，当前在各类应用场景中具有较高的使用频率。

长短时记忆网络的核心思想

原始的RNN结构中，隐藏层仅包含单一的状态变量h，该变量对近期输入信息具有较高的敏感性。若在原有基础上引入另一状态变量c，用以存储持久性信息，则可将其定义为单元状态(cell state)。

将上图依据时间轴进行延展：

在时间点 t，LSTM 模块所接收的输入包含三个组成部分，分别是当前时间步的输入数据 x_t、前一时间步所输