一句话归纳：
1）RNN也会存在梯度消失的问题。
2）同一句话，对于不同的任务，句中不同的词起的作用也不一样。
3）LSTM（长短期记忆）子网络：
- 门，让输入经过运算，得到在[0,1]区间内的输出值。
- 元素S与门的输出进行相乘运算，便可以控制S通过的量。
4）LSTM神经网络：
- 遗忘门，输入是h(t-1),x(t)，输出f(t)。
- 前一个状态s(t-1)和遗忘门的输出相乘。
- 输入处理单元的输出和输入门相乘。
- 相加后得得到新的状态s(t)，即s(t)=f(t)*s(t-1)+g(t)*i(t)。
- 输出门的输入与遗忘门一样。
- h(t)=q(t)*tanh(s(t))。
