1层LSTM神经元的架构
根据上述内容，你可能看不出LSTM与RNN有什么关系，接下来具体介绍LSTM在RNN中的应用。
假设我们现在有一些LSTM（下图中白色部分）作为神经元，每个LSTM的memory cell里都存了一个scalar值（下图中红框中内容），把这些scalar连接起来就组成了1个vector \(c^{t-1}\)，即关于上个input（时间点为t-1）的memory。
在时间点t，输入为1个vector \(x^t\)，它会经过4个线性的transform得到\(z^f,z^i,z,z^o\)，\(z^f,z^i,z,z^o\)这4个vector的dimension数量和LSTM神经元的数量相等，这4个vector的1个dimension即为1个LSTM神经元的输入（4个vector的第1个dimension为第1个LSTM神经元的输入）。
1个LSTM神经元的运算方法
下图是单个LSTM神经元的运算方法，其4个input分别是\(z\)、\(z^i\)、\(z^f\)和\(z^o\)的其中1维（1维为1个神经元的输入）。每个LSTM神经元的input是各不相同的，但它们可以共同运算。
1个LSTM神经元的运算方法如下图所示。
\(f(z^f)\)与上一个时间点的memory \(c^{t-1}\)对应的cell值相乘，加上\(g(z)\)与\(f(z^i)\)的乘积，得到该时刻该cell中的值\(c^t\)，最终再乘以output gate的信号\(f(z^o)\)，得到输出\(y^t\)。
1个LSTM神经元在相邻时刻时的运算方法
上图是同1个LSTM神经元在2个相邻时刻的运算方法，其中与前文描述略有不同的是，这里还需要把当前时刻该神经元的输出\(y^t\)以及该神经元中cell保存的值\(c^t\)（peephole）都连接到下一时刻的输入上。因此在\(t+1\)时刻，神经元不只是考虑当前的输入\(x^{t+1}\)，还要看前一时刻该神经元的输出\(h^t\)和cell保存值\(c^t\)。
如何考虑结合\(t+1\)时刻的输入\(x^{t+1}\)和上一时刻该神经元的信息\(h^t,c^t\)呢？====>把\(x^{t+1}\)、\(h^t\)和\(c^t\)这3个vector并在一起，乘上4个不同的转换矩阵，得到该神经元\(t+1\)时刻的4个输入\(z\)、\(z^i\)、\(z^f\)、\(z^o\)。
多层LSTM在相邻时刻的运算方法
上图中左边一列的2个LSTM代表2层LSTM，右边一列的2个LSTM则代表它们在下一时刻的状态。即横向是时间轴，纵向是层轴。
虽然看起来很复杂，感觉不一定work，但LSTM在RNN中已成为了标准做法。
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