可不可以通俗地解释一下LSTM的流程

LSTM是一种特殊的循环神经网络，它可以有效地解决长期依赖问题。LSTM的核心是一个称为“细胞状态”的东西，它可以在整个序列中传递信息。LSTM通过三个门来控制信息的流动：输入门、遗忘门和输出门。这些门可以决定什么信息可以通过，什么信息应该被遗忘，以及什么信息应该输出。LSTM的流程如下：

1. 遗忘门：决定哪些信息需要被遗忘。它通过一个sigmoid函数来输出一个0到1之间的值，表示需要保留多少信息。0表示完全忘记，1表示完全保留。

2. 输入门：决定哪些新信息需要被添加到细胞状态中。它通过一个sigmoid函数来输出一个0到1之间的值，表示需要添加多少信息。0表示不添加，1表示完全添加。

3. 更新细胞状态：根据遗忘门和输入门的输出来更新细胞状态。首先，遗忘门的输出会与细胞状态相乘，以决定哪些信息需要被遗忘。然后，输入门的输出会与一个tanh函数的输出相乘，以决定哪些新信息需要被添加到细胞状态中。最后，这两个结果会相加，得到新的细胞状态。

4. 输出门：决定哪些信息需要被输出。它通过一个sigmoid函数来输出一个0到1之间的值，表示需要输出多少信息。0表示不输出，1表示完全输出。

5. 输出：根据输出门的输出和新的细胞状态来计算LSTM的输出。