个别LSTM细胞中隐藏的单位是什么？
gol*_*que 5 machine-learning neural-network lstm recurrent-neural-network
我是神经网络的新手,在个别LSTM细胞中发现了"隐藏单位"的概念.我理解有"门"(输入/输出/忘记等)的概念,但隐藏的单位是什么？我也理解这与每层中展开的LSTM单元的数量(等于时间步数)不同.
小智 4
尽管这是一个老问题，但我还是想回答这个问题。当我开始学习 LSTM 时，我什至无法理解 LSTM 中的隐藏单元、返回序列、返回状态。查看我绘制的上图，这将有助于您理解它。它是 3 个隐藏单元 LSTM 层的表示
- inp = 输入(形状=(2,))
- x = 嵌入(50000, 5)(inp)
- x = LSTM(3,return_sequences=True)(x)
有关详细信息，请查看我在 Medium 上的详细博客https://medium.com/@raqueebilahi/
- 嗨@raqueeb shaikh，你的图表中的三个隐藏单元在哪里？对于两个单词 {Good, Day} 的两次步骤，只有两个 LSTM 单元 (2认同)
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