老师好，我们需要的是Yi，不管是正向传播还是反向传播，红色圈起来的部分都不会对Yi有影响，看上去是不会影响结果的，那存在的意义是什么呢

请问下图里面的Ot-1, Ot 是不是只输出了并不会参与后续计算，如果是的话为啥要输出呢

老师好，这里提到了Xt是一个矩阵，是多条句子输入合并成的矩阵。请问Xt里面的不同句子在正向传播的过程中互相之间会有关联吗？如果有，如何理解RNN一次性学了多个句子然后还不被不同句子之间相互混淆缠绕呢？

这个初始的w矩阵是怎么算的？

老师，我想问下这个表中的概率值是怎么计算的呀，为什么他的概率之和不为1呀

老师，在tf.nn.dunamic_nn中最后一时刻的输出为什么是相同的呀，向上传要经过v矩阵，向右要经过W矩阵，不会一样呀

老师，我想问下CNN为什么说只能传入一个时刻的输入，我增大他的batch不就可以输入多个时刻了吗/

老师，我想问下在NPLM中首先会把词变为一个长度为m的词向量，而词向量的参数又是随机给定的，既然是这样的话那为什么不直接随机一个长度为m的向量就可以，这么做岂不是多此一举吗？

老师，这里不是调整W8参数吗？那求偏导不应该是L对W8求偏导吗？

Decoder中Masked Attention经过Add&Normalization后的Q矩阵，和传过来Encoder的K、V矩阵应该怎么理解？

我的理解：

    1)Q矩阵是当前词可能的匹配可能；

    2)K表示该词和每个词的匹配程度；

    3)V表示每个词的隐含信息；

    4)K和V是在Encoder中直接获取，就不需要Decoder来计算了，所以从Encoder直接拿过来就可以。Q矩阵的话因为Decoder这边是单向的，只能从前面的算当前的，所以用Decoder自己的。(Encoder那边的Q矩阵是双向的，一个目标词的前后的词信息都在Encoder的Q矩阵中。)

    这样理解合适么？

这句话来自同一个序列怎么理解呢？

输入数据转成词向量的Embedding结果矩阵Ι模型持有一份，然后单头的self-attention中一组Wq、Wk、Wv对矩阵I进行计算，就是对同一份Encoder进行处理，和Encoder那边没有任何关系。可以这么理解么？

请问一下，对一个文档里面的词进行one-hot encode的话构成的应该是个二维的数组吧？那对多个文档进行独热编码是不是三维的数组？望告知，多谢！

蓝色部分不是输入么？输入也能被训练的么？

这里的分子应该是2，而不是827吧？因为want先出，I在后面，所以个数是两个才对。求告知，多谢！

求p（i|want）的概率的时候  应该是 先有want 再有i 对应表里的2，而不是等于p（want|i）先有i再有want  对应表里的827