forward函数在LSTM模型中

"forward"函数是指在LSTM（长短时记忆网络）模型中所执行的一次正向传播。在LSTM中，这个函数的作用是根据当前的输入以及之前的状态来计算当前的输出和更新网络中的隐藏状态。具体来说，首先，网络会对输入进行线性变换，并计算出三个门（输入门、遗忘门和输出门）的值，然后根据这些值来更新网络中的隐藏状态。最后，网络会将当前的隐藏状态和输入做线性变换，得到最终的输出。

一般来说,在一个 LSTM 模型中，一个 forward 传递的过程就是一个 time step 的过程，第 n 次 forward 传递的输入就是第 n 时间步的输入，输出也是第 n 时间步的输出。

总结一下就是，forward函数在LSTM模型中是执行单步的正向传播，包括输入的变换，状态的更新，最后输出的计算。