如何理解lstm的时序

1. 如何理解lstm的时序

语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关

2. 如何在lstm中应用词向量

一刀两段
发音	yī dāo liǎng duàn
释义	①一刀斩为两段。比喻坚决断绝关系。同“一刀两断”。②指斩首，被杀。
出处	宋·释普济《五灯会元》卷十二：“一刀两段，未称宗师。”《朱子全书·论语十六》：“直是一刀两段，千了百当。”元·无名氏《争报恩》第二折：“只索便一刀两段，倒大来迭快。”
示例	因此上有一刀两段归了地府。★元·无名氏《替杀妻》第二折

3. 如何准备用于CRF训练的标注语料

那就得看你的打印机是否支持你要看发票的纸张规格了先确定一下你发票是什么规格大小的然后再到打印机属性里面的打印设置里面默认打印纸张规格中有没有该规格有的话 应该就能打印你们用的那种发票

4. 在用CRF++进行训练时出现的问题，我是初学者，配的有图，请问是什么问题，O(∩_∩)O谢谢。

是说明你准备的材料列数不一致，有的是2列，有的是3列

5. 如何理解LSTM模型的bptt

觉得LSTM  bptt的过程跟rnn　是一样的，实际上之所以用到bptt是因为需要对参数W（对应上一步隐含层的权重矩阵）　进行求导． 该过程是这样的，　一个句子对应一个训练样本，　先用前向传播计算出句子中各词(对应各时刻)的隐含层和输出层向量，并分别保存在数组中．参数更新是一个梯度下降的过程跟BP完全一样，对该句子从最后一个词到第一个词对应的损失函数求各参数的梯度后更新参数．正是这个过程用了bptt

6. lstm 128个神经元怎么理解

lstm一个cell表示一个神经元，128个神经元表示每一个输入Xt同时传给128个lstm cell。也就是说每一次输入都有128个cell与之相连

7. LSTM神经网络中，time step和batch size有什么关系吗

神经网络似乎没有步长的说法，你指的是net.trainParam.show？net.trainParam.show是指显示训练迭代过程n个周期后显示一下收敛曲线的变化。
在定义了网络之后，train训练函数之前，加上下面两个语句：
net.trainParam.showWindow = false; 
net.trainParam.showCommandLine = false; 
亲测不会弹出提示。
这样使得我们能在较长时间的训练中，腾出电脑去做别的事。否则窗口会不停弹出来，影响使用。

8. LSTM神经网络有推理能力吗？

首先推理是用以知来解读未知，在用证据来加强对未知答案的确定，这个事情就是这么发展的 ，而不是像1+1就是等于2这样肯定，想要肯定只能是用相关的线索来加强确定， 而LSTM神经网路的性质就是，1+1就是等于2，这样楼主能理解吗？也就是说它是不含推理能力的。