简单LSTM的结构[9]
LSTM是一種含有LSTM區塊（blocks）或其他的一種類神經網路，文獻或其他資料中LSTM區塊可能被描述成智慧型網路單元，因為它可以記憶不定時間長度的數值，區塊中有一個gate能夠決定input是否重要到能被記住及能不能被輸出output。
右圖底下是四個S函數單元，最左邊函數依情況可能成為區塊的input，右邊三個會經過gate決定input是否能傳入區塊，左邊第二個為input gate，如果這裡產出近似於零，將把這裡的值擋住，不會進到下一層。左邊第三個是forget gate，當這產生值近似於零，將把區塊裡記住的值忘掉。第四個也就是最右邊的input為output gate，他可以決定在區塊記憶中的input是否能輸出 。
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit）[10]，根据谷歌的测试表明，LSTM中最重要的是Forget gate，其次是Input gate，最次是Output gate[11]。