LSTM长短时记忆网络
为了解决RNN中出现的问题(梯度消失和弥散)，所以有LSTM长短时记忆网络
总体框架
将LSTM分为一小部分一小部分
RNN最大的问题就是不会忘记，LSTM会决定，选择有价值的保留，没价值的舍弃，需要设定控制参数。
比如[0,0.5,1]，0舍弃，0.5部分保留，1保留，那么C是如何做到的？
x号表示门，sigmoid和乘的操作
整个LSTM网络
为了解决RNN中出现的问题(梯度消失和弥散)，所以有LSTM长短时记忆网络
总体框架
将LSTM分为一小部分一小部分
RNN最大的问题就是不会忘记，LSTM会决定，选择有价值的保留，没价值的舍弃，需要设定控制参数。
比如[0,0.5,1]，0舍弃，0.5部分保留，1保留，那么C是如何做到的？
x号表示门，sigmoid和乘的操作
整个LSTM网络