もちろん！PyTorchを使ったシンプルなLSTMニューラルネットワークの実装例です：

```py
import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = out[:, -1, :]
        out = self.fc(out)
        
        return out
```
この実装では、nn.Module.LSTMを継承したLSTMクラスを定義しています。コンストラクタは4つの引数を取ります： input_size、hidden_size、num_layers、output_size。これらのパラメータはそれぞれ、入力層と出力層のサイズ、LSTM層の数、出力ニューロンの数を決定する。

init__メソッドはnn.LSTMを使ってLSTM層をセットアップし、nn.Linearを使って完全接続層をセットアップする。forward メソッドは入力テンソル x を受け取り、LSTM 層を通過させ、完全接続層を通過させて出力テンソルを生成する。

このLSTMを使うには、LSTMクラスのオブジェクトをインスタンス化して、次のように入力データを渡す：

```py
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1

model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
x = torch.randn(1, 3, 10) # input tensor of shape (batch_size, sequence_length, input_size)
output = model(x)
```
これは2つの層、10個の入力ニューロン、20個の隠れニューロン、そして1個の出力ニューロンを持つLSTMを作る。入力テンソルxは(1, 3, 10)の形をしており、これは3つのタイムステップで1つのサンプルがあり、各タイムステップで10の入力値があることを意味する。出力テンソルoutputは(1, 1)の形をしており、これは出力値が1つのサンプルがあることを意味する。

この実装は単純な例であり、あなたの特定のユースケースに合うように修正する必要があるかもしれないことに注意してください。
Sure! Here's an example implementation of a simple LSTM neural network using PyTorch:

```py
import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = out[:, -1, :]
        out = self.fc(out)
        
        return out
```
This implementation defines an LSTM class that inherits from nn.Module. The constructor takes four arguments: input_size, hidden_size, num_layers, and output_size. These parameters determine the size of the input and output layers, the number of LSTM layers, and the number of output neurons, respectively.

The __init__ method sets up the LSTM layer using nn.LSTM, and sets up a fully connected layer using nn.Linear. The forward method takes the input tensor x and passes it through the LSTM layer, then through the fully connected layer to produce the output tensor.

To use this LSTM, you can instantiate an object of the LSTM class and pass input data to it as follows:

```py
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1

model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
x = torch.randn(1, 3, 10) # input tensor of shape (batch_size, sequence_length, input_size)
output = model(x)
```
This will create an LSTM with 2 layers, 10 input neurons, 20 hidden neurons, and 1 output neuron. The input tensor x has shape (1, 3, 10), which means that there is one sample with three timesteps and 10 input values at each timestep. The output tensor output has shape (1, 1), which means that there is one sample with one output value.

Note that this implementation is a simple example and may need to be modified to suit your specific use case.