对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。

自然语言处理（NLP）是一种涉及文本和语言的计算机应用技术，随着深度学习的发展，神经网络模型在NLP领域中得到了广泛的应用。根据不同的NLP任务和数据集，可以选择不同的神经网络模型结构。但是，基于目前的研究和应用经验，可以总结出一些适用于NLP问题的神经网络模型结构。

循环神经网络（RNN）：RNN是一种经典的神经网络模型结构，可以处理序列化输入的数据，例如文本、音频和视频等。在NLP领域，RNN被广泛应用于自然语言生成、文本分类、情感分析、机器翻译等任务，主要优势在于能够处理动态变化的输入序列和长距离依赖关系。

长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是RNN的一种变体，能够有效地解决RNN训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM在NLP领域中被广泛应用于自然语言生成、机器翻译、情感分析等任务，主要优势在于能够处理长距离依赖关系和动态变化的输入序列。

卷积神经网络（CNN）：CNN是一种广泛应用于图像处理领域的神经网络模型结构，可以提取图像中的特征信息。在NLP领域，CNN被应用于文本分类、情感分析等任务，主要优势在于能够提取局部和全局的特征信息。

注意力机制（Attention）：注意力机制是一种神经网络模型结构，能够在处理序列化输入时，将重点放在与当前任务相关的部分上。在NLP领域，注意力机制被广泛应用于机器翻译、自然语言生成等任务，主要优势在于能够有效处理长距离依赖关系和对输入序列中重要信息的聚焦。

总之，在NLP领域，不同的神经网络模型结构有其各自的优点和适用范围，需要根据具体任务的要求和数据集的特点进行选择。同时，还需要考虑模型的训练效率和计算复杂度等因素，以便充分利用计算资源和提高模型性能。

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。所以LSTM的单元数量跟输入和输出都没有关系，甚至还可以几层LSTM叠加起来用。分类的话，一般用最后一个单元接上softmax层。LSTM结构是传统的RNN结构扩展，解决了传统RNN梯度消失/爆炸的问题，从而使得深层次的网络更容易训练。从这个角度理解，可能会容易很多。今年的ResNet也是使传统的CNN更容易训练weights。看来deeplearning越来越深是趋势啊。如果说训练，就一个关键，所谓LSTMUnroll，将RNN展开成一个静态的“并行”网络，内部有“侧向连接”，实现长的短时记忆功能（状态“记忆”在LSTMCell里）。如果说预测，也就一个关键，要将Cell的h和C弄出来，作为当前状态（也就是所谓“记忆”）作为init参数输入，这样，携带了当前记忆状态的网络，预测得到的就是下一个输入了，所谓的recurrent了。那份代码里还包含了一个使用cudnn的实现（built-inRNNoperator），这是一个高性能的版本，可以真正干活的。原来我也尝试搞懂一些天书般的公式，很快发现从那里入手是个错误。强烈推荐：理解LSTM网络（翻译自UnderstandingLSTMNetworks）只要有一点点CNN基础+半个小时，就可以通过这篇文章理解LSTM的基础原理。回答你的问题：和神经元个数无关，不知道你是如何理解“神经元”这个概念的，输入输出层保证tensor的维数和输入输出一致就可以了。

在长短期记忆 （LSTM） 网络中，输入通常是一系列数据点，例如语言翻译任务中的单词序列或时间序列预测任务中的传感器读数序列。输入数据通过输入层传递，输入层将输入数据转换为一组可由 LSTM 网络处理的内部表示。

然后，输入数据的内部表示通过一系列LSTM层传递，这些层使用一组“存储单元”来存储和检索长时间的信息。每个LSTM层还包括一组“门”，用于控制进出存储单元的信息流，允许LSTM有选择地存储和检索信息，并忘记不再需要的信息。

LSTM网络的输出通常是基于输入数据和存储在存储单元中的信息的预测或分类。例如，在语言翻译任务中，输出可能是翻译的句子，而在时序预测任务中，输出可能是序列中的预测未来值。

总体而言，LSTM网络的输入是一系列数据点，输出是基于输入数据和存储在LSTM层的存储单元中的信息的预测或分类。