阿卡努尔项目具有两个重要的教育价值：首先，它帮助用户深入理解神经网络设计、学习动态及其实际应用；其次，通过使用Akka库和Scala语言，用户可以学习基于Actor模型的并发编程。在这里，感知器是一个基本的计算单元，它通过对输入的加权施加非线性来生成输出，因此它非常适合应用在Actor模型中。Actor模型的特点是各个参与者通过不可变消息相互通信，嵌入行为、状态和监督。

关于长期短期记忆（LSTM），这是我想实现的第一个循环神经网络的具体例子。这种网络在神经网络中已经有优秀的实现，但少有具体的例子来演示其实际应用。