2、输入门
it作为一个开度，将多少信息传入到下一个时间点，有算法决定这个开度；新信息同样也是由ht-1和当前点的xt共同决定的。it是对当前信息的过滤系数，当前信息与开度相乘之后就是经过过滤后输入下一个点的新信息。
输入门的值
ct是memory，ht是隐藏层的输出
3、输出值
同样是由开度和ct共同决定的，ot作为开度也是由算法决定的
LSTM如何解决梯度离散的问题呢？
由于存在忘记门、输入门和输出门三个门
当前隐藏层对前一个隐藏层求导时，出现三个值相加的情况，不容易出现都是大或都是小的情况，数值相对可靠，所以效果相对来说更好一些。
