tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell

首先我们先来看一下RNN的内部结构：

再看一下LSTM的内部结构：

LSTM的讲解请看这篇博客：
https://blog.****.net/pipisorry/article/details/78361778

tensorflow中实现这个功能的函数是
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell()
这个函数实现的最基本的LSTM函数的功能，即上面说的功能，不加peephole连接。那么什么是peephole连接呢？peephole连接是在每个门都加入细胞状态信号。如下所示：

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell()函数的参数如下所示


这个函数的讲解请参见这篇文章:
https://blog.****.net/u013230189/article/details/82808362

forget_bias参数的讲解：
源码中计算新的细胞状态的函数为：

new_c = (c * sigmoid(f + self._forget_bias) + sigmoid(i) * self._activation(j))
所以forget_bias参数是为了减少训练过程中遗忘的规模。因为sigmoid(x)的特点是x越大越接近1，这样始终让里面的值有一个固定偏置，这样会使得sigmoid(f + self._forget_bias)不会太小，能记住之前更多的信息，一定程度上减少梯度消失。

state_is_tuple：