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1、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。
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2、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。
3、输入输出都是向量，或者说是矩阵。LSTM用于分类的话，后面一般会接softmax层。个人浅薄理解，拿动作识别分类举例，每个动作帧放入LSTM中训练，还是根据task来训练每个LSTM单元的Weights。
4、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。
5、意志直接操纵单个原子，制造出具有特定功能的产品。纳米技术正从微电子机械系统起步，把传感器、电动机和各种处理器都放在一个硅芯片上而构成一个系统。
6、LSTM是改进的循环神经网络，如图1所示， 为输入样本， 为输出样本， 为LSTM单元输出。 分别为样本个数，输出样本个数及神经元个数。即：模型中需要初始化的参数有 、 、 、 、 。
1、将计算机用于自然语言理解，知识发现，这属于计算机在数据处理方面的应用。数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。
2、对大量数据进行分析的过程，包括数据准备、模式搜索、知识评价，以及反复的修改求精；该过程要求是非平凡的，意思是要有一定程度的智能性、自动性(仅仅给出所有数据的总和不能算作是一个发现过程)。
3、数据抽取：比如采集的数据，进行抽点的形式，取一些代表数据进行分析。感觉三有些关联。二应不是科学界的一种表达。
4、知识抽取：从原始文档、语音、图片等数据中抽取出有用知识。这可以使用自然语言处理、机器学习等技术进行。 知识分类：将抽取出的知识进行分类，方便后续查询。知识分类有许多方法，如基于规则、基于语义、基于统计等。
5、数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。
1、它包含了在当前这个batch_size中每个句子的初始隐藏状态。其中num_layers就是LSTM的层数。如果bidirectional=True，num_directions=2，否则就是1，表示只有一个方向。
2、LSTM网络由 Hochreiter和Schmidhuber(1997) 率先提出，并且被很多人精炼和推广。他们所提出的改进在各种各样的问题上都表现很好，现在被广泛的使用。LSTM很明显的被设计用于避免长序列依赖问题。
3、PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。但是与其他框架不同的是，PyTorch具有动态执行图，意味着计算图是动态创建的。
4、经过500次迭代，使用RNN的效果明显优于上一篇中使用全连接网络的拟合效果，还可以通过调整超参数以及选择不同特征，进一步优化。使用Pytorch提供的RNN模型，torch.nn.RNN类可直接使用，是循环网络最常用的解决方案。
5、2017年6月，Google发布了一篇论文《Attention is All You Need》，在这篇论文中，提出了 Transformer 的模型，其旨在全部利用Attention方式来替代掉RNN的循环机制，从而通过实现并行化计算提速。
6、本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。