LSTM (Long Short-Term Memory) 模型的权重参数是通过反向传播算法和梯度下降进行更新的。具体来说，以下是 LSTM 模型中权重参数的更新过程：

    1. 初始化权重参数：在训练模型之前，需要随机初始化 LSTM 模型中的所有权重参数，包括输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)、输出门(output gate)和新状态(new state)的权重。

    2. 前向传播：将输入序列送入 LSTM 模型进行前向传播，计算LSTM 的输出及隐藏状态(hidden state)。

    3. 计算损失函数：将模型的输出与真实标签进行比较，使用损失函数来计算模型的预测和真实值之间的差距。

    4. 反向传播：通过反向传播算法，计算损失函数对各个参数的梯度。

    5. 更新权重参数：使用梯度下降算法来更新网络中的权重参数。具体来说，对于每个权重参数，根据其梯度和学习率进行更新。学习率可以控制权重参数更新的速度，过大的学习率可能导致模型震荡，而过小的学习率可能导致模型收敛缓慢。

    6. 重复前面的步骤：重复进行前向传播、计算损失函数、反向传播和更新权重参数的步骤，直到达到预设的迭代次数或达到收敛停止条件。

    需要注意的是，LSTM 模型的权重参数更新过程中也可以使用一些优化算法，比如动量法(momentum)、自适应学习率算法(Adaptive Learning Rate)等，来提高训练速度和模型性能。

    总之，通过反向传播和梯度下降算法，LSTM 模型能够自动学习并更新其权重参数，从而不断优化模型的预测能力。