在LSTM（长短期记忆）模型中，输出是通过对输入序列进行一系列的计算和操作得到的。

    首先，对于每一个时间步（也就是输入序列中的每一个元素），LSTM模型会根据输入数据以及之前的隐藏状态计算出三个门的值：输入门、遗忘门和输出门。这些门的值决定了当前时刻的输入有多少被记忆、遗忘和输出。

    其次，通过输入门来确定当前时刻的新输入，它是当前输入数据与之前的隐藏状态经过一系列的线性变换和激活函数操作得到的。

    然后，在输入门和遗忘门的作用下，当前时刻的新输入与之前的隐藏状态进行融合，得到更新后的隐藏状态。

    最后，在输出门的作用下，通过对隐藏状态进行一系列的线性变换和激活函数操作，得到当前时刻的输出。

    需要注意的是，在LSTM模型中，隐藏状态在每个时间步都会被更新和传递，以便模型能够记忆和处理长期依赖关系。同时，输出也可以通过连接多个LSTM层来实现更复杂的模型设计。

    综上所述，在LSTM模型中，输出是根据输入序列、隐藏状态以及一系列的门机制，通过线性变换和激活函数计算得到的。这个输出可以用于预测、分类、生成等任务。