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**1
8個權重分別使用8個不同的卷積進行生成。實現了多層lstm。首先對每層的h和c進行初始化。對於同乙個時間step的不同層，前一層的h層輸出作為下一層的輸入。**2**寫的挺好，只是沒有訓練方法。首先在第乙個時間序列的每個隱藏層之間傳遞，接著在第二個時間序列的隱藏層之間傳遞。
與**1不同的是，沒有單獨生成8個權重。直接將h和輸入拼接通過乙個卷積層，直接生成4個輸出，分別是f，i，g，o。通過這4個輸出運算後得到h和c。變數解釋，num_features為c和h的通道數，比如c的維度是（num_features，x，y）。filter_size為濾波器核大小。batch_size為batch大小。shape為輸入和特徵圖大小。inp_chans為輸入影象的通道數。nlayers為隱藏層個數，即多層lstm層數。seq_len為多少個時間序列。首先在第乙個隱藏層按照時間序列正向傳播，然後再第二個隱藏層進行正向傳播。這裡是乙個差不多pytorch文件翻譯的小教程雖然兩種傳播方式不同，但是最終效果相同。
這裡是相應的反向傳播推導
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