docki

我觉得M代表的是lstm cell在空间上的大小（就像普通的多层感知机中某一隐藏层有M个神经元一样）， T代表的是lstm cell在时间上的大小（也可以理解为LSTM在时间上所展开的深度）。h_i(t)就是隐藏层中第i个神经元在时间T的输出。如果觉得不好理解 可以拿多层感知即（或者BP神经网络）来类比，把隐层中每一个神经元看作一个递归的lstm cell，然后这个递归的lstm cell可以按时间T展开。

[RNN] Simple LSTM代码实现 & BPTT理论推导

参考：Nico's Blog - Simple LSTM Github代码：https://github.com/zhwhong/lstm 前面我们介绍过CNN中普通的BP反...

zhwhong

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