lstm前言
LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！
在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层，如下图所示。
LSTM具有同样的结构，但是重复的模块拥有不同的结构，如下图所示。与RNN的不同，这里有四个网络层，并且以一种非常特殊的方式进行交互。
公式推导
三个门的作用
ft门的作用是选择性遗忘部分记忆，it门决定了新的知识有哪些需要被记住，意思就是对新知识进行取舍，g(新的记忆单元)根据当前的输入和前一个隐藏状态计算出来的一个潜在的新记忆。它本身并不决定新信息是否要存入细胞状态，而只是提供了一种可能的输入。ot门决定了输出哪些新的知识。
总结
总结：我刚考完高等数学，下一门考线性代数，首先通过遗忘门，进行选择性遗忘旧的知识，然后通过更新门，将旧的知识和已经学习的新的知识进行整合。形成目前所学到的全部知识，然后和输出门进行结合，转化成考试的能力，也就是记住线性代数所要考察的考点，最后输出考试所得的分数。
