按照这个例子继续nnlm的计算

好的，接下来我们假设该NNLM模型的第二层是一个带有softmax激活函数的全连接层，用于将隐藏层的向量转换为预测下一个单词的概率分布。假设该层的权重矩阵为（50，10），表示50个隐藏单元到10个输出单元的映射。

那么，第二层的计算可以表示为：

hidden_state x W' + b

其中hidden_state是上一层的输出，也就是1x50的向量；W'是第二层的权重矩阵，形状为50x10；b是偏置向量，形状为1x10。

接下来，我们可以将这个计算结果输入到softmax激活函数中，得到预测下一个单词的概率分布。具体而言，我们可以使用以下公式计算：

softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))

其中x是上一步计算得到的1x10向量，exp是指数函数，sum是所有元素的和。这个公式将x中每个元素e^x_i取指数，然后除以所有元素的和，得到一个概率分布。最终，我们可以得到预测下一个单词的概率分布向量。

相关问题

举一个具体的例子表示nnlm的各层矩阵计算，要求输入三个词

好的，我们可以假设我们的NNLM模型包含以下几层：

1. 输入层：将每个单词表示为一个one-hot编码向量。
2. 投影层：将每个one-hot编码向量映射到一个低维向量表示，通常称为词嵌入（word embedding）向量。
3. 隐藏层：将多个词的词嵌入向量拼接起来，生成一个隐藏层的向量。
4. 输出层：将隐藏层的向量转换为预测下一个单词的概率分布。

假设我们的词汇表中有10个单词，每个单词的词嵌入向量的维度为4。我们想要预测给定三个单词的情况下，下一个单词的概率分布。

首先，我们需要将这三个单词表示为one-hot编码向量。假设这三个单词分别是“apple”、“banana”和“cherry”，那么它们的one-hot编码向量分别是：

[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

然后，我们需要将这三个向量传递到投影层进行映射。假设我们的投影层的权重矩阵为（10，4），表示从one-hot编码向量到4维词嵌入向量的映射。那么，投影层的计算可以表示为：

x = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] + [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] + [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
embedding = [x] x W

其中，x是三个单词的one-hot编码向量的和，也就是[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。W是投影层的权重矩阵，形状为（10，4），embedding是一个1x4的向量，表示将三个单词映射到词嵌入空间的结果。

接下来，我们可以将这个词嵌入向量输入到隐藏层中。假设我们的隐藏层包含两个隐藏单元，那么隐藏层的计算可以表示为：

hidden_state = tanh(embedding x W1 + b1)

其中，W1是从词嵌入空间到隐藏层的权重矩阵，形状为（4，2），b1是偏置向量，形状为（1，2）。tanh是双曲正切函数，它将计算结果映射到-1到1之间的范围内。hidden_state是一个1x2的向量，表示隐藏层的状态。

最后，我们可以将隐藏层的向量输入到输出层中进行预测。假设我们的输出层是一个带有softmax激活函数的全连接层，它将隐藏层的向量映射到一个10维向量，表示预测下一个单词的概率分布。那么输出层的计算可以表示为：

output = softmax(hidden_state x W2 + b2)

其中，W2是从隐藏层到输出层的权重矩阵，形状为（2，10），b2是偏置向量，形状为（1，10）。softmax是softmax函数，它将计算结果映射到0到1之间的范围内，并使得所有元素和为1。output是一个1x10的向量，表示预测下一个单词的概率分布。

用torch写一个nnlm模型

可以使用以下代码来实现一个简单的nnlm模型：

require 'nn'

-- 定义模型
model = nn.Sequential()
model:add(nn.LookupTable(vocabSize, embeddingSize))
model:add(nn.Reshape(embeddingSize * windowSize))
model:add(nn.Linear(embeddingSize * windowSize, hiddenSize))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.Linear(hiddenSize, outputSize))
model:add(nn.LogSoftMax())

-- 定义损失函数
criterion = nn.ClassNLLCriterion()

-- 定义优化器
sgd = nn.StochasticGradient(model, criterion)
sgd.learningRate = 0.1

-- 训练模型
sgd:train(dataset)

其中，vocabSize表示词汇表大小，embeddingSize表示词向量维度，windowSize表示窗口大小，hiddenSize表示隐藏层大小，outputSize表示输出层大小，dataset表示训练数据集。

注意：以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

关于lua closure factory的完整代码和中文加密的问题，由于我是一个AI语言模型，无法提供完整的代码和解密方法，建议您在相关的技术社区或论坛上寻求帮助。