LSTM（长短时记忆网络）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，其中包含了门控单元来管理信息的流动。在LSTM中，输入序列的结束是通过门控单元的状态来判断的。

    在LSTM中，有一个称为“遗忘门”（forget gate）的门控单元，它决定了前一个时间步的状态对当前时间步的影响。当遇到一个新的输入序列时，LSTM会根据当前输入和前一个时间步的状态来计算遗忘门的值。当遗忘门的值接近1时，表示前一个时间步的状态对当前状态的影响较小，而当遗忘门的值接近0时，表示前一个时间步的状态对当前状态的影响很大。

    在判断输入序列是否结束时，LSTM会利用遗忘门的值。当LSTM遇到一个新的输入时，会将当前输入和前一个时间步的状态传入LSTM模型中进行计算。如果遗忘门的值接近1，说明前一个时间步的状态对当前时间步的状态影响很小，那么LSTM会认为当前时间步不是序列的结束。相反，如果遗忘门的值接近0，说明前一个时间步的状态对当前时间步的状态影响很大，那么LSTM会认为当前时间步是序列的结束。

    除了遗忘门之外，还有一个称为“输出门”（output gate）的门控单元，它决定了当前时间步的输出。当判断输入序列是否结束时，LSTM会根据输出门的值来确定当前时间步的输出。如果输出门的值接近1，那么LSTM会将当前时间步的输出用作下一个时间步的输入，表示序列尚未结束。如果输出门的值接近0，那么LSTM会将当前时间步的输出视为最终的输出，表示序列的结束。

    通过遗忘门和输出门的值，LSTM能够判断输入序列是否结束。遗忘门用于判断前一个时间步的状态对当前时间步的影响，而输出门用于判断当前时间步是否需要输出作为下一个时间步的输入。这种结构帮助LSTM在处理长序列时能够有效地学习和表示序列中的信息。