LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

1. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

LSTM的三个门输出数字和向量的情况都有。门（input，forget，output）输出的维度和cell状态的维度一致即可。也就是说三个门的输出分别控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。举个例子，如果cell状态的维度是1，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也都是1，那么三个门的输出都是0-1之间的数字（选用sigmoid激活函数）；如果cell状态的维度是N，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也分别都是N，那么三个门的输出都是0-1之间的向量（选用sigmoid激活函数），且门输出向量的维度都是N。

2. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入  天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！

3. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入  天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。

4. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

每个时刻的输入都是一个向量，它的长度是输入层神经元的个数。在你的问题中，这个向量就是embedding向量。它的长度与时间步的个数（即句子的长度）没有关系。
每个时刻的输出是一个概率分布向量，其中最大值的下标决定了输出哪个词。

5. lstm神经网络输入输出究竟是怎样的

LSTM的三个门输出数字和向量的情况都有。门（input，forget，output）输出的维度和cell状态的维度一致即可。也就是说三个门的输出分别控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。举个例子，如果cell状态的维度是1，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也都是1，那么三个门的输出都是0-1之间的数字（选用sigmoid激活函数）；如果cell状态的维度是N，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也分别都是N，那么三个门的输出都是0-1之间的向量（选用sigmoid激活函数），且门输出向量的维度都是N。

6. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

LSTM的三个门输出数字和向量的情况都有。门（input，forget，output）输出的维度和cell状态的维度一致即可。也就是说三个门的输出分别控制被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））中的元素。举个例子，如果cell状态的维度是1，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也都是1，那么三个门的输出都是0-1之间的数字（选用sigmoid激活函数）；如果cell状态的维度是N，那么被控制向量（cell input，cell（t-1），cell（t））的维度也分别都是N，那么三个门的输出都是0-1之间的向量（选用sigmoid激活函数），且门输出向量的维度都是N。

7. LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入  天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了