x0结果输出时，不仅会直接输出h0，还有一部分会与x1进行融合从而输出h1，x2时也同理，这样网络就会考虑到时间的前后信息
但如果输入信息很多，到x10000，那么x0的信息还需要考虑吗，有可能就根本不重要，所以就引入了LSTM（长短时记忆网络）
C为控制参数决定什么样的信息会被保留什么样的会被遗忘
⊗⊕是门，是一种让信息选择式通过的方法
相关推荐
KaneLogger7 分钟前
AI模型与产品推荐清单20250709版中电金信11 分钟前
中电金信 ：十问高质量数据集：金融大模型价值重塑有“据”可循吕永强11 分钟前
算法化资本——智能投顾技术重构金融生态的深度解析新智元27 分钟前
奥特曼：再也不和小扎说话！OpenAI 偷袭小扎马斯克，反手挖 4 核心员工新智元32 分钟前
CS 专业爆冷，失业率达艺术史 2 倍！年入千万只需 5 年，大学却在禁 Cursor代码能跑就行管它可读性37 分钟前
【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重阿里云大数据AI技术1 小时前
ODPS 15周年开发者活动｜征文+动手实践双赛道开启，参与活动赢定制好礼！一颗小树x1 小时前
【机器人】复现 Aether 世界模型 | 几何感知统一 ICCV 2025Black_Rock_br1 小时前
语音交互新纪元：Hugging Face LeRobot如何让机器人真正“懂你”1900_1 小时前
【论文解读】Referring Camouflaged Object Detection