本人最初接触lstm的时候，就非常害怕地去看着它，我的个去，这么多结构，这个公式

会有多么的复杂，然而本人就是那么地任性，一旦下定决心之后，就一定要把它详细地去搞清楚，否则心不甘啊，哈哈！废话不多说啦，进入正文。

   大家都知道RNN网络，存在比较严重的问题就是梯度消失问题，历史的信息特征无法得以保留。于是乎，就出现了LSTM这样的结构。其实LSTM结构最终的是它的遗忘门。遗忘门的根本作用在于它的选择性的记忆历史特征，并将它通过数据展现给当前时间节点的数据。

以上便是对lstm的全面公式以及图形解析，希望能给大家的学习带来帮助，有兴趣的可以跟我进行交流

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神经网络_lstm的详细介绍