LSTM 模型中的时间步长到底是什么？

Question

作为一个整体，我是 LSTM 和 RNN 的新手，我一直在绞尽脑汁想了解什么是时间步长。我真的很感激对此的直观解释

Answer 1

让我们从 Chris Olah 博客中的一张很棒的图片开始（强烈推荐阅读btw）：

在循环神经网络中，您可以多次重复同一单元格。推理的方式是 - 您获取一些输入 (x ₀ )，将其通过单元格以获得一些输出₁（用图片右侧的黑色箭头表示），然后将输出₁作为输入传递（可能添加更多输入组件 -图像上的x ₁）到同一个单元格，产生新的输出 output ₂，再次将其作为输入传递给同一个单元格（再次可能带有额外的输入组件 x ₂），产生输出₃等等。

时间步是单元格的单次出现 - 例如，在第一个时间步生成输出₁ , h ₀，在第二个时间步生成输出₂，依此类推。