lstm网络层结构图

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于处理序列数据的循环神经网络（RNN）变体，它可以有效地解决传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 的网络层结构图如下：

                h_{t-1}         c_{t-1}
                  │               │
                  ▼               ▼
            ┌────────────┐  ┌────────────┐
            │    LSTM    │  │    LSTM    │
            └────────────┘  └────────────┘
                  │               │
                  ▼               ▼
            ┌────────────┐  ┌────────────┐
            │    LSTM    │  │    LSTM    │
            └────────────┘  └────────────┘
                  │               │
                  ▼               ▼
                h_{t}           c_{t}

其中，$h_t$ 表示时刻 $t$ 的隐藏状态，$c_t$ 表示时刻 $t$ 的细胞状态。LSTM 中的每个单元都包含了三个门（输入门、遗忘门和输出门），它们可以控制信息的流动，从而实现对序列数据的建模。