title: LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？
desc: 接触LSTM模型不久，简单看了一些相关的论文，还没有动手实现过。然而至今仍然想不通<b>LSTM神经网络<b>究竟是怎么工作的。就Alex Graves的Supervised Sequence Labelling with Recurrent<br>Neural Networks这篇文章来说，我觉得讲的已经是比较清楚的，但还是没有点透输入输出的细节。<br>如图是上述论文中的一个网络模型：<br><img src
topic: 自然语言处理
content: 更新几篇 LSTM 相关的文章推荐： 1Andrej Karpathy 的博客 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 。文章的主要内容是用 char-rnn 学一个语言模型从而生成文本，主要是讲 char-rnn 可以达到的效果而不是算法细节。另一个好处是文章开头点明了 LSTM 的应用是多种多样的，输入和输出的形状也是多种多样的，包括但不限于下图所示的情形： 2Colah 君的文章 Understanding LSTM Networks ，对于信息在 LSTM
answerer_tags: 今までありがとう