有一定神经网络基础的建议直接阅读原文即可，该篇说明主要翻译来自该文章，目的是为LSTM-DSSM模型的理解做简易说明。
原文地址：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
RNN（Recurrent Neural Networks）的两点在于他有loops，他的结构如下：
首先，对一些字母进行说明，x是输入，h是输出。该结构是一个x对应一个h，当然还有多x，对应一个h，应结合具体需求场景进行神经网络结构构造。
当x的序列增加时，RNN会逐渐丧失学习到远距离信息的能力，因为在训练神经网络参数的时候，使用的是BP算法，用到求导的链式法则，这就导致梯度被表示为连乘的形式，以至于梯度消失（小于1的数连乘趋于0），所以RNN学不到远距离的信息。
因此，LSTM（Long Short Term Memory Networks）应运而生。LSTM具有使得信息通过与否的能力，这个能力是通过gate的操作来控制。gate由一个sigmoid层和矩阵逐点乘法，这两个操作所组成。因为sigmoid的取值范围在[0,1]之间，也就可以表示信息传递的多少。具体图示如下图所示：
下面来逐步解析LSTM的结构，在LSTM中主要包括以下几步：
第一要判断是否抛弃信息（cell state），那么就有结构称为：foget gate layer（ft），由一个sigmoid层组成，它利用了ht-1和xt的信息。
接着，要决定要存储什么新的信息，这由两部分组成。首先是一个sigmoid层，称为input gate layer，用来决定我们更新哪部分信息。然后，是一个tanh层，它用来创造新的候选值Ct，可以用来加到状态中。具体结构如下：
这时，就用新的状态值Ct来代替旧的状态值Ct-1，C代表一个记忆多少。
然后，将旧的状态和新的状态结合成为新的候选值，取决于想忘记多少，以及想更新多少。
最后，要决定需要输出什么，先构造一个sigmoid层来决定要输出哪部分状态，然后将该状态过滤一个tanh层，并和决定要输出的部分相乘。结构如下所示：
以上就是基本的LSTM的内部结构，结合一些节点的意义，会方便理解和记忆。
完整的结构如下：
关于LSTM的变种，主要有以下三个：
① Gers & Schmidhuber等人，在此基础上增加了peephole connection。即使得gate layer “看守”cell state，就是给每一层增加了一个sigmoid层。
② 直接将需要记忆的part设为1-ft，那么结构就变为如下所示：
③ 增加GRU（Gated Rucurrent Unit），他将forget gate和input gate结合成为一个update gate。并把cell state 和hidden state合并，并做一些改变，这样就比普通的LSTM更加简单一些，具体结构如下：
