LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它包含了三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门，以及一个记忆单元。这些门控单元可以控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的建模。
具体来说，LSTM的网络结构由以下几部分组成：
1. 输入层：接收输入数据，并将其转化为向量形式。
2. 记忆单元：用于存储过去的信息，并在需要时更新和传递信息。
3. 输入门：决定哪些信息需要被输入到记忆单元中。
4. 遗忘门：决定哪些信息需要从记忆单元中删除。
5. 输出门：决定哪些信息需要被输出。
6. 输出层：将最终的输出结果转化为可读性高的形式。
下面是LSTM的详细结构说明：
1. 输入层：接收外部输入$x_t$，并将其转化为向量形式$h_{t-1}$。
2. 记忆单元$c_t$：用于存储过去的信息，并在需要时更新和传递信息。记忆单元的值由上一个时间步的记忆单元$c_{t-1}$和当前时间步的输入$x_t$共同决定，即$c_t=f_t\odot c_{t-1}+i_t\odot \tilde{c}_t$，其中$f_t$为遗忘门的输出，$i_t$为输入门的输出，$\tilde{c}_t$为当前时间步的候选记忆单元。
3. 输入门$i_t$：决定哪些信息需要被输入到记忆单元中。输入门的输出由当前时间步的输入$x_t$和上一个时间步的隐藏状态$h_{t-1}$共
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