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了解具有2-D输入张量的LSTM单元的权重形状

LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理序列数据的循环神经网络(RNN)单元。它具有记忆单元和门控机制,可以有效地处理长期依赖关系。

LSTM单元的权重形状取决于输入和输出的维度。对于具有2-D输入张量的LSTM单元,通常有以下权重形状:

  1. 输入权重(Input weights):形状为(input_dim,4 * units),其中input_dim是输入张量的维度,units是LSTM单元的输出维度。输入权重用于将输入数据映射到LSTM单元的各个门控机制和记忆单元。
  2. 循环权重(Recurrent weights):形状为(units,4 * units)。循环权重用于处理LSTM单元的循环连接,将前一时刻的输出状态传递到当前时刻。
  3. 偏置(Biases):形状为(4 * units,)。偏置向量用于调整LSTM单元中各个门控机制和记忆单元的激活程度。
  4. 输出权重(Output weights):形状为(units,output_dim),其中output_dim是LSTM单元的输出维度。输出权重用于将LSTM单元的输出映射到所需的维度。

LSTM单元的权重形状可以根据具体的实现和库而有所不同,上述形状仅为一般情况下的示例。在实际应用中,可以根据具体的问题和数据特点来选择合适的LSTM单元权重形状。

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