deep lstm和arrn-lstm的区别

根据提供的引用内容，可以得知LSTM是RNN的一种改进，而DBN是一种概率生成模型。因此，不存在deep lstm和arrn-lstm的区别。或许您想问的是deep lstm和LSTM的区别，或者是LSTM和普通RNN的区别。

如果是前者，那么deep lstm是指多层LSTM网络，而LSTM是指单层LSTM网络。多层LSTM网络可以更好地处理复杂的序列数据，但也更加难以训练和调整参数。

如果是后者，那么LSTM相比于普通RNN，引入了三个门控机制：输入门、遗忘门和输出门，可以更好地处理长序列数据，并且可以避免梯度消失或爆炸的问题。而普通RNN只有一个简单的状态传递，容易出现梯度消失或爆炸的问题。

下面是一个演示LSTM和普通RNN的区别的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的RNN网络
class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 定义一个简单的LSTM网络
class SimpleLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        output, hidden = self.lstm(input.view(1, 1, -1), hidden)
        output = self.out(output.view(1, -1))
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return (torch.zeros(1, 1, self.hidden_size),
                torch.zeros(1, 1, self.hidden_size))

# 定义一个简单的序列数据
input_seq = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 使用RNN进行序列预测
rnn = SimpleRNN(3, 3, 3)
hidden = rnn.initHidden()
for i in range(input_seq.size()[0]):
    output, hidden = rnn(input_seq[i], hidden)
print(output)

# 使用LSTM进行序列预测
lstm = SimpleLSTM(3, 3, 3)
hidden = lstm.initHidden()
for i in range(input_seq.size()[0]):
    output, hidden = lstm(input_seq[i], hidden)
print(output)