LSTM（长短期记忆）中的遗忘门（forget gate）用于控制前一时刻的记忆状态（cell state）中的信息是否应该被遗忘，从而决定哪些信息会传递到当前时刻的状态中。

    遗忘门是一个Sigmoid激活函数，它接收上一时刻隐藏状态（hidden state）和当前输入作为输入，输出一个在0到1之间的值。这个输出值代表了应该保留或遗忘前一时刻的记忆状态中的各个部分。

    它的计算方式如下：

    - 输入门（input gate）：用于决定新的信息应该如何被添加到当前记忆状态中。它通过对输入和前一时刻隐藏状态进行加权求和，并通过Sigmoid激活函数将结果转化为0到1之间的值。

    - 遗忘门（forget gate）：用于决定前一时刻的记忆状态中哪些信息应该被遗忘。它同样通过对输入和前一时刻隐藏状态进行加权求和，并通过Sigmoid激活函数输出一个在0到1之间的值。

    - 候选记忆状态（candidate memory state）：通过对输入和前一时刻隐藏状态进行加权求和，使用Tanh激活函数将结果映射到-1到1之间的值。

    - 更新记忆状态：通过将前一时刻记忆状态与遗忘门输出的记忆状态相乘，并将结果与输入门输出的候选记忆状态相加，得到当前时刻的记忆状态。

    遗忘门的作用在于可以根据当前输入和前一时刻的隐藏状态，精确地决定哪些信息需要被遗忘，哪些信息需要被保留在记忆状态中。这种机制使得LSTM能够更好地处理长时依赖关系，有效地选择性地记住或遗忘相关信息，提高了模型的学习能力。