LSTM神经元和整个神经网络图示

LSTM（Long Short-Term Memory）神经元是一种特殊的循环神经网络（RNN）单元，用于处理序列数据和长期依赖关系。相比于传统的RNN，LSTM具有更强的记忆能力和长期依赖建模能力。

LSTM神经元的结构如下图所示：

       _________
      |         |
      |         v
  --|--   _______    _______    _______
 |        | |       |  |       |  |       |
 |  tanh  |-|  tanh |-|  tanh |-|  tanh |
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      ^           ^          ^         ^
      |           |          |         |
      |           |          |         |
  --|--   _______    _______    _______
 |        | |       |  |       |  |       |
 | sigmoid|-| sigmoid|-| sigmoid|-| sigmoid|
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  --   --    --    -------
      ^           ^          ^         ^
      |           |          |         |
      |           |          |         |
  --|--   _______    _______    _______
 |        | |       |  |       |  |       |
 | sigmoid|-| sigmoid|-| sigmoid|-| sigmoid|
 |        | |       |  |       |  |       |
  --   --    --    -------
      ^           ^          ^         ^
      |           |          |         |
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LSTM神经元由三个门控单元组成：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控单元通过使用sigmoid函数和逐元素乘法来控制信息的流动。

输入门决定了多少新信息将被添加到细胞状态中，遗忘门决定了多少旧信息将被保留在细胞状态中，输出门决定了细胞状态中的哪些信息将被输出。

LSTM神经元的核心是细胞状态（cell state），它允许LSTM在处理长序列时保持和传递信息。细胞状态可以看作是LSTM神经元的记忆单元，通过门控单元的操作来控制信息的流动和更新。