和其他许多人一样，我发现这里和这里的资源对于理解LSTM单元非常有用。我确信我了解值是如何流动和更新的，并且我也有足够的信心添加上述“窥孔连接”等。
在我的示例中，每个时间步长都有一个输入向量length i和一个输出向量length in o，其中o < i。
这两页都没有真正涵盖的是如何安排和培训这些内容。
我有两个问题：
- 在我的训练数据中，我有很多输入/输出向量对，它们对应许多很多时间单位。假设我用所有数据训练LSTM。然后可以通过它运行任意长度的输入集吗？我的意思是，如果我有整个2015年和2016年的培训数据，那么我可以通过网络运行2017年的数据吗？还是从2017年到2020年？
- 根据我所读的内容，感觉每个时间单位都有一个LSTM单元，因此，如果我有很多时间单位，那么我会有许多链接的LSTM单元。由于链的长度取决于我要通过网络运行的数据的长度，并且大概是任意的，所以我看不到如何训练它，除非我只训练一个LSTM单元，然后将其复制为一个数字次。因此，似乎我将训练一个LSTM单元，然后
n将它们链接在一起以获得给定长度的输入矢量列表n？即使单个LSTM单元包含许多元素和功能，也感觉不足以在这么小的事物中捕获这么多的信息吗？
谢谢。我还有其他（相对较快）可以消耗的资源可以帮助我理解实施细节吗？上面的2个链接给出了正在发生的事情的高级概述，但未能捕获这些更详细的信息。