どちらのゲートも非線形な変換ですが，シグマの方はロジスティック関数 f(x)=(1+exp(-x)^{-1},です。ｇとｈはハイパータンジェント tanh(x) です。 どちらの関数もｓ字状曲線です。ロジスティック関数の方が値域が狭く0 =<f(x) =< 1 です。一方ハイパータンジェントは -1 =< tanh(x) =< 1で２倍に広がっています。大事なのは，ハイパータンジェントの方が原点(0,0)を通ることです。一方ロジスティック関数はマイナス無限大でしか0になりません。

実装では，TensorFlow ではピープホールはデフォルトではオフになっています。Chainer ではピープホールは仮定されいないようです。Theano ではLSTMセルを自作することになります。

完全な形でのBPTTは計算コストがかかるので，実現されいませんでした。時間的に完全な形でのBPTTによる学習が行われたのは２００７年のグレーブスの論文からでした。実装では今でも時間的に完全なBPTTを解くよりも切断BPTTを使う場合があります。ChainerもTensorFlowもBPTTの時間幅はオプションで指定します。

学習時には，勾配消失問題，勾配爆発問題を回避するために，勾配正規化，勾配クリップという技法が使われます。