生成一个LSTM神经元的结构图

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，特别设计用于处理序列数据，如文本、音频或时间序列预测。其结构包括三个主要部分：

1. **细胞状态（Cell State）**：这是LSTM的核心部分，存储长期信息。它通过输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）进行控制。

2. **输入门（Input Gate）**：负责决定哪些新输入应当添加到细胞状态。它由激活函数（如sigmoid）产生的值决定，并与当前输入和上一时刻的状态相乘。

3. **遗忘门（Forget Gate）**：决定应从细胞状态中丢弃多少旧的信息。同样是一个sigmoid层，用于决定保留还是清除部分记忆。

4. **输出门（Output Gate）**：决定了细胞状态如何影响当前的隐藏状态。它允许细胞状态通过一个tanh层产生新的候选输出，然后通过sigmoid层决定该输出是否传递到模型的输出。

5. **隐藏状态（Hidden State）**：每个时间步的LSTM单元都会产生一个新的隐藏状态，它是对当前输入和先前状态的记忆合并结果。

6. **循环连接（Loop Connection）**：LSTM单元的输出既是当前隐藏状态也是下一个时间步的输入，这样信息可以在整个序列中保持连续。

下面是一个简单的LSTM单元结构图示意图，通常用箭头表示信号流动的方向，包含上述各部分的上下连接：

                  +-------------+
                  | Input       |
                  | x_t         |
+--+
|                 v            |          |
+-------+--------+   +------+------+
        |        |      |      |
 Cell   |  Cell  | LSTM | Forget|
 State  |  State | Unit | Gate  |
        |        |      |      |
+-------+--------+   +------+------+
        |        |      |      |
        |        |      |      |
+-------+--------+   +------+------+
        |        |      |      |
 Hidden|  Output| Layer| Output|
 State  |  Gate   |      | Gate  |
        |        |      |      |
+-------+--------+   +------+------+
                  | tanh       |
                  | z_tilde    |
                  +-------------+