你好，在log norm step的时候，我的理解是这样的，不知道有没有错，望指正

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` def log_norm_step(self, inputs, states):
"""递归计算归一化因子
要点：1、递归计算；2、用logsumexp避免溢出。
技巧：通过expand_dims来对齐张量。
"""
states = K.expand_dims(states[0], 2)
inputs = K.expand_dims(inputs, 2)
trans = K.expand_dims(self.trans, 0)

    output = K.logsumexp(states+trans+inputs, 1)
    return output, [output] #`

这里上个时刻的结果 + 转移矩阵 + 这个时刻标签的分值然后再取e指数吧，望指正

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这里上个时刻的结果 + 转移矩阵 + 这个时刻标签的分值然后再取e指数求和吧，望指正

[bojone]

你的理解是错的。

1、请认真理解logsumexp的含义（log ＋ sum ＋ exp）；
2、请认真理解 https://kexue.fm/archives/5542 中的(4),(5),(9)式，认真思考(9)式取对数后会是怎么样，不要自行幻想。