为了理解LSTM或GRU如何实现这一点，让我们回顾一下RNN。RNN的工作原理是：第一个词被转换成机器可读的向量。然后RNN逐个处理向量序列。

逐个处理序列

处理时，它将先前的隐藏状态传递给序列的下一步。隐藏状态充当神经网络的记忆。它保存着网络以前见过的数据信息。

将隐藏状态传递给下一个时间步

让我们观察RNN的一个单元格，看看如何计算隐藏状态。首先，将输入和先前隐藏状态组合成一个向量。这个向量现在含有当前输入和先前输入的信息。向量经过tanh激活，输出新的隐藏状态，或网络的记忆。

RNN细胞

TANH激活

tanh激活用于帮助调节流经网络的值。tanh函数将值压缩在-1和1之间。

Tanh将值压缩到-1和1之间

当向量流经神经网络时，由于各种数学运算，它经历了许多变换。假设一个值连续乘以3。你可以看到某些值如何爆炸增长的，导致其他值看起来微不足道。

没有tanh的矢量变换

tanh函数确保值在-1和1之间，从而调节神经网络的输出。你可以看到上面的相同值通过tanh函数保持界限之间。

使用tanh的矢量变换

这是一个RNN。它内部的操作很少，但在适当的情况下（如短序列）工作得很好。RNN使用的计算资源比它的进化变体LSTM和GRU要少得多。

LSTM

LSTM具有与RNN类似的控制流。它在前向传播时处理传递信息的数据。区别在于LSTM单元内的操作。

LSTM单元及其操作

这些操作用于允许LSTM保留或忘记信息。这些操作可能会有点难，所以我们将逐步介绍这些它们。

核心概念

LSTM的核心概念是单元状态（cell state），它是多种不同的门。单元状态充当传输的高速公路，在序列链中传递相关信息。你可以将其视为网络的记忆。理论上，单元状态可以在序列的整个处理过程中携带相关信息。因此，即使来自较早时间步的信息也可用于较晚时间步，从而减少短期记忆的影响。随着单元状态继续进行，信息通过门被添加或移除到单元状态。门是不同的神经网络，用来决定哪些信息可以允许进入单元状态。在训练中，门可以知道哪些信息是需要保存或忘记的。

SIGMOID

“门”包括sigmoid激活。它类似于tanh激活，但不是在-1和1之间压缩值，而是在0和1之间取值。这有助于更新或忘记数据，因为任何数字乘以0都是0，使值消失或者说被“遗忘”。任何数字乘以1都是相同的值，因此值保持相同”。网络可以了解哪些数据不重要可以被遗忘，或者哪些数据需要保存。

Sigmoid将值压缩至0和1之间

让我们深入了解不同的大门在做什么，不是吗？因此，我们有三个不同的门来调节LSTM单元中的信息流。忘记门，输入门和输出门。

遗忘门

首先，我们介绍遗忘门（forget gate）。此门决定应丢弃或保留哪些信息。来自先前隐藏状态和来自当前输入的信息通过sigmoid函数传递。值介于0和1之间。越接近0越容易遗忘，越接近1则意味着要保留。

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