Sure! Here's an example implementation of a simple LSTM neural network using PyTorch:

```py
import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = out[:, -1, :]
        out = self.fc(out)
        
        return out
```
This implementation defines an LSTM class that inherits from nn.Module. The constructor takes four arguments: input_size, hidden_size, num_layers, and output_size. These parameters determine the size of the input and output layers, the number of LSTM layers, and the number of output neurons, respectively.

The __init__ method sets up the LSTM layer using nn.LSTM, and sets up a fully connected layer using nn.Linear. The forward method takes the input tensor x and passes it through the LSTM layer, then through the fully connected layer to produce the output tensor.

To use this LSTM, you can instantiate an object of the LSTM class and pass input data to it as follows:

```py
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1

model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
x = torch.randn(1, 3, 10) # input tensor of shape (batch_size, sequence_length, input_size)
output = model(x)
```
This will create an LSTM with 2 layers, 10 input neurons, 20 hidden neurons, and 1 output neuron. The input tensor x has shape (1, 3, 10), which means that there is one sample with three timesteps and 10 input values at each timestep. The output tensor output has shape (1, 1), which means that there is one sample with one output value.

Note that this implementation is a simple example and may need to be modified to suit your specific use case.
แน่นอน! ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้งานโครงข่ายประสาทเทียม LSTM อย่างง่ายโดยใช้ PyTorch: ```py import torch import torch.nn as nn class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, Hidden_size, num_layers, output_size): super() .__init__() self.hidden_size = Hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM (input_size,hidden_size, num_layers, bat_first=True) self.fc = nn.Linear (hidden_size, output_size) def ไปข้างหน้า (ตัวเอง, x ): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) ).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = out[:, -1, :] out = self.fc(out) return out ``` การใช้งานนี้ กำหนดคลาส LSTM ที่สืบทอดมาจาก nn.Module ตัวสร้างรับอาร์กิวเมนต์สี่ตัว: input_size, Hidden_size, num_layers และ output_size พารามิเตอร์เหล่านี้กำหนดขนาดของเลเยอร์อินพุตและเอาท์พุต จำนวนเลเยอร์ LSTM และจำนวนเซลล์ประสาทเอาท์พุต ตามลำดับ เมธอด __init__ ตั้งค่าเลเยอร์ LSTM โดยใช้ nn.LSTM และตั้งค่าเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์โดยใช้ nn.Linear วิธีการส่งต่อจะนำอินพุตเทนเซอร์ x และส่งผ่านเลเยอร์ LSTM จากนั้นผ่านเลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์เพื่อสร้างเอาท์พุตเทนเซอร์ หากต้องการใช้ LSTM นี้ คุณสามารถสร้างอินสแตนซ์อ็อบเจ็กต์ของคลาส LSTM และส่งข้อมูลอินพุตไปที่คลาสได้ดังนี้: ```py input_size = 10hided_size = 20 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTM(input_size, Hidden_size, num_layers, output_size ) x = torch.randn(1, 3, 10) # เทนเซอร์อินพุตของรูปร่าง (batch_size, sequence_length, input_size) output = model(x) ``` สิ่งนี้จะสร้าง LSTM ที่มี 2 เลเยอร์, 10 เซลล์ประสาทอินพุต, 20 เซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ และเซลล์ประสาทเอาท์พุต 1 อัน เทนเซอร์อินพุต x มีรูปร่าง (1, 3, 10) ซึ่งหมายความว่ามีหนึ่งตัวอย่างที่มีสามไทม์สเตปและค่าอินพุต 10 ค่าในแต่ละไทม์สเตป เอาท์พุตเทนเซอร์เอาท์พุตมีรูปร่าง (1, 1) ซึ่งหมายความว่ามีหนึ่งตัวอย่างที่มีค่าเอาต์พุตหนึ่งค่า โปรดทราบว่าการใช้งานนี้เป็นตัวอย่างง่ายๆ และอาจจำเป็นต้องแก้ไขเพื่อให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence