请详细解释LSTM的前向传播过程，包括每个门的作用以及如何通过输入门、遗忘门和输出门来更新记忆单元。

为了深入理解LSTM的前向传播过程，建议参考《LSTM公式详解与推导》。这份资料将为你提供关于LSTM结构和工作原理的详尽信息，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[LSTM公式详解与推导](https://wenku.csdn.net/doc/39cjvq5rc6?spm=1055.2569.3001.10343)

在LSTM网络中，前向传播是指信息从输入节点依次经过隐藏层直到输出节点的计算过程。在这个过程中，LSTM通过特殊的门控机制来调节信息的流入、存储和流出。

- **输入门（Input Gate）**：负责决定哪些新输入的信息应该被添加到细胞状态中。在每个时间步，输入门接收当前输入向量`xt`和上一时间步的隐藏状态`ht-1`，通过激活函数（通常为sigmoid函数）来计算输入门的激活值。之后，这个激活值会被用来加权新的候选值，这些新候选值通过tanh函数处理后，与输入门的激活值相乘，得到应该更新到细胞状态中的新信息。

- **遗忘门（Forget Gate）**：决定细胞状态中哪些信息应该被“遗忘”。遗忘门同样接收当前输入向量和上一时间步的隐藏状态，使用sigmoid函数来确定哪些信息是不重要的，即需要被遗忘的部分。

- **细胞状态（Cell State）**：是LSTM中的记忆单元，它携带并传递信息穿过整个序列。通过输入门和遗忘门的协调工作，细胞状态能够添加新信息或删除不再需要的信息。

- **输出门（Output Gate）**：控制哪些信息应该被输出。在决定了细胞状态后，输出门使用sigmoid函数确定哪些部分的细胞状态将被输出到隐藏状态。

在每个时间步中，LSTM通过这种方式更新其记忆单元，确保了模型能够学习和利用时间序列中长距离的依赖信息。前向传播的每一步都是为了确保细胞状态和隐藏状态能够反映当前输入与过去记忆的最佳组合。

通过《LSTM公式详解与推导》的学习，你可以更深入地理解这些门控机制是如何协调工作以更新记忆单元的。这将帮助你在实战中更好地应用LSTM模型，并解决序列数据建模中可能遇到的难题。

参考资源链接：[LSTM公式详解与推导](https://wenku.csdn.net/doc/39cjvq5rc6?spm=1055.2569.3001.10343)