LSTM通过其独特的门控结构和细胞状态的传递方式来解决梯度消失问题。
首先，LSTM引入了三个门：输入门、遗忘门和输出门。这些门的作用是控制信息的流入、保留和流出。特别是遗忘门，它决定了哪些信息需要被保留，哪些需要被遗忘。这种机制允许LSTM在必要时丢弃无效或不重要的信息，从而防止梯度在长期传播过程中逐渐消失。
其次，LSTM的细胞状态（cell state）是贯穿整个链条的核心线，它的传递方式是通过加法和遗忘门的控制。虽然早期的LSTM版本中细胞状态的传播确实是通过简单的加法来实现的，但现代的LSTM版本中，细胞状态的更新还包括了一个遗忘门的乘法操作。这意味着细胞状态并不是简单地累加，而是有选择性地更新。这样的设计使得梯度可以在长序列中更有效地传播，因为它不是被动地依赖于激活函数的梯度，而是通过门控机制主动地控制信息流。
总的来说，LSTM的设计允许模型学习到长期依赖关系，并通过门控机制解决了梯度消失问题，这使得它在处理长序列数据时比传统的RNN更加有效。
