头歌人工智能 根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码，编写实现 LSTM 的遗忘门、输入门、输出门。

好的，以下是实现 LSTM 的遗忘门、输入门、输出门的代码：

# 遗忘门
self.forget_gate = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
    nn.Sigmoid()
)

# 输入门
self.input_gate = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
    nn.Sigmoid()
)

# 输出门
self.output_gate = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
    nn.Sigmoid()
)

其中，`input_size` 和 `hidden_size` 分别表示输入和隐藏层的维度。`nn.Linear` 是一个线性变换层，它将输入的特征进行线性变换，输出到下一层。`nn.Sigmoid` 是一个 Sigmoid 激活函数，它将线性变换的结果映射到 [0,1] 的范围内，用于控制门的开关状态。`self.forget_gate` 表示遗忘门，`self.input_gate` 表示输入门，`self.output_gate` 表示输出门。

相关问题

LSTM的遗忘门、输入门和输出门分别是什么

LSTM的遗忘门、输入门和输出门是LSTM神经网络中的三种门控机制，用于控制输入、输出和忘记之前的信息。其中遗忘门用于决定之前输入的信息被遗忘的程度，输入门用于控制新输入信息的加入程度，输出门用于控制当前状态的输出程度。

LSTM输入门、遗忘门和输出门的公式是怎么样的

LSTM输入门公式：$i_t=\sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$

LSTM遗忘门公式：$f_t=\sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$

LSTM输出门公式：$o_t=\sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$

其中，$i_t$是输入门输出值，$f_t$是遗忘门输出值，$o_t$是输出门输出值，$h_{t-1}$是上一个时间步的隐藏状态，$x_t$是当前时间步的输入，$W_i, W_f, W_o$是权重矩阵，$b_i, b_f, b_o$是偏置向量，$\sigma(x)$是sigmoid函数。