lstm神经网络结构图画

抱歉，我是一个文本AI模型，无法进行图形绘制。但是，我可以为你描述LSTM神经网络的结构。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。

LSTM网络由多个LSTM单元组成，每个单元内部包含三种门控机制：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控机制通过学习来控制信息的流动和记忆的保留。

在LSTM网络中，每个时间步骤上的输入通过输入门被筛选，并与前一时间步骤的隐藏状态相结合。接下来，通过遗忘门来决定需要从前一时间步骤的记忆中遗忘多少信息。然后，将新的信息与前一时间步骤的记忆相结合，生成当前时间步骤的新记忆。最后，通过输出门来控制将多少记忆信息传递给下一个时间步骤，并输出当前时间步骤的隐藏状态。

整体上，LSTM网络能够有效地处理长期依赖关系，并且在许多序列建模任务中表现出优秀的性能。这就是LSTM神经网络的基本结构。希望这样的描述对你有所帮助。