LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN）的一种特殊类型，专门用于处理序列数据。LSTM 通过使用特定的门控机制来记忆和处理长期依赖关系，解决了传统 RNN 在处理长序列时容易发生梯度消失和梯度爆炸问题的困扰。

  LSTM 的核心结构包含了一个细胞状态（cell state）和三个门：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门机制可以控制信息的流动和保留。

  对于序列中的每个时间步，LSTM 会根据当前输入和上一步的隐藏状态，以及细胞状态，来计算这三个门的输出。输入门决定了需要更新哪些信息，遗忘门决定了需要丢弃哪些信息，而输出门决定了输出的信息。

  具体步骤如下：

  1. 输入门：计算当前时间步的输入信息，通过使用 Sigmoid 函数将之前的隐藏状态和当前的输入特征进行加权相加，生成一个新的候选向量。

  2. 遗忘门：决定是否保留之前细胞状态的信息，通过使用 Sigmoid 函数将之前的隐藏状态和当前的输入特征进行加权相加，生成一个遗忘系数来决定忘记多少以前的信息。

  3. 细胞状态更新：根据输入门和遗忘门的输出，以及之前的细胞状态，计算新的细胞状态。首先，通过将输入门的输出与当前的输入特征相乘得到新的候选细胞状态，然后使用 Tanh 函数将其激活。

  4. 输出门：决定输出的隐藏状态，通过使用 Sigmoid 函数将之前的隐藏状态和当前的输入特征进行加权相加，生成一个输出系数，对当前细胞状态进行 Tanh 函数处理，然后将其乘以输出系数得到最终的隐藏状态。

  5. 输出：将隐藏状态传递到下一个时间步，并可能通过一个全连接层进行最终的预测或分类。

  通过这些门控机制，LSTM 能够学习和记忆长序列中的有用信息，并在后续的时间步中应用。它的设计使得LSTM能够比传统的RNN更好地处理和预测序列数据。