RNN的问题：长期依赖，即对短期的数据敏感，对比较远的长期数据不敏感，这是因为RNN隐藏状态权重在不同时刻是共享相同的，随着时间步的增加，梯度会指数级地衰减或者增长，导致梯度消失或者爆炸，导致RNN难以捕捉到在较长时间尺度上具有依赖关系的信息。

LSTM通过增加门控单元，相比RNN，能够解决长期依赖问题
这个门控是输入门、遗忘门、输出门 

**这个门是怎么起作用的？**

门通俗理解就是一组**可变权重**，可以针对当前时刻选择要处理的信息做调整，进行遗忘 存储等操作,可以看到下图2-12中，两个门控充当了权重的作用，这个权重是可以变化的，根据当前信息不断变化。