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语音方面我不太了解,所以没有办法回答你  

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多层LSTM的hidden size是一样的

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不是h4, 就是h5, 这个需要注意,你仔细推导一下cross_entropy的偏导的公式就懂了。

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不加转置,结果是错误的吧。。。

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一般来说 y = f(Wx+b), x和y中的每个数字都可以叫做神经元,一个中间向量的每个值都是神经元。所以LSTM中, ct, ht,甚至forget gate, input gate等各个gate的值,都可以叫神经元。    feature本质上就是某一个...

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