在LSTM（长短期记忆网络）中，输出门（output gate）是一种机制，用于控制在每个时间步骤上从细胞状态（cell state）中选择性地输出的信息。

  LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，用于处理和学习序列数据。LSTM通过有效地处理长期依赖关系，允许网络在序列中记住重要的信息，并且能够更好地捕捉到具有长时间间隔的模式。

  在LSTM中，细胞状态是整个网络的核心，用于存储和传递序列中的信息。输出门的作用是决定在每个时间步骤上将多少细胞状态信息输出给下一层或作为最终的输出。

  输出门的计算方式取决于输入和隐含状态，通常是通过使用sigmoid函数来生成一个0到1之间的输出值。输出门的输出与细胞状态相乘，就产生了被送到下一层的输出。

  通过控制输出门的开启程度，LSTM可以根据具体任务要求，在序列中选择性地输出相关的信息，从而提高模型的表现能力和准确性。当输出门接近1时，网络会将大部分细胞状态信息输出，而当输出门接近0时，则只有很少的信息被传递或输出。

  总之，输出门在LSTM中起到了筛选和控制细胞状态信息输出的作用，使网络能够更好地管理和利用序列数据中的信息。