Cython LSTM @author Jonathan Raiman @date 2014年11月3日请参阅的当前实现。能力：多层感知器通过网络反向传播Tanh、Logistic、Softmax、整流器、线性激活循环神经网络（仅隐藏状态，无记忆）通过时间反向传播使用matplotlib绘制网络图（ ）使用SGD或批量梯度下降训练张量网络（二次形式连接层）关键设计目标是模仿Pynnet和Cybrain / Pybrain的简单和实用。使用矩阵而非显式连接对连接进行建模（以获取向量代数）为LSTM和RNN类型模型构建和运行百万参数模型能够轻松地在梯度上运行AdaGrad / RMSprop蛋糕上的结冰支持dtype float32、float64（当前为float32）和int32 / int64索引