前向LSTM和后向LSTM计算公式

前向LSTM的计算公式如下：
1. 输入门（input gate）：i_t = σ(W_i * x_t + U_i * h_(t-1) + b_i)
2. 遗忘门（forget gate）：f_t = σ(W_f * x_t + U_f * h_(t-1) + b_f)
3. 细胞状态更新（cell state update）：g_t = tanh(W_c * x_t + U_c * h_(t-1) + b_c)
4. 细胞状态（cell state）更新：c_t = f_t * c_(t-1) + i_t * g_t
5. 输出门（output gate）：o_t = σ(W_o * x_t + U_o * h_(t-1) + b_o)
. 隐状态（hidden state）更新：h_t = o_t * tanh(c_t)

后向LSTM的计算公式与前向LSTM相似，只是输入序列的顺序相反。具体地，
1. 输入门（input gate）：i_t = σ(W_i * x_t + U_i * h_(t+1) + b_i)
2. 遗忘门（forget gate）：f_t = σ(W_f * x_t + U_f * h_(t+1) + b_f)
3. 细胞状态更新（cell state update）：g_t = tanh(W_c * x_t + U_c * h_(t+1) + b_c)
4. 细胞状态（cell state）更新：c_t = f_t * c_(t+1) + i_t * g_t
5. 输出门（output gate）：o_t = σ(W_o * x_t + U_o * h_(t+1) + b_o)
6. 隐状态（hidden state）更新：h_t = o_t * tanh(c_t)