从最初rnn 到lstm 演变， lstm各个控制门的实现过程
自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看，具备全局记忆能力，由于T时刻，递归隐层必定记录着时序为1的状态网络 但因为Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。函数 从Long-Term退化至Short-Term。学习 尽管ReLU可以在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish，但RNN的深度过深，替换激活函数治标不治本。u
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