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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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model = Sequential()
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model.add(LSTM(100, return_sequences=True))
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# train...
model.save_weights(
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示例代码：
输入：
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型号：
from tensorflow.keras.layers import ( Bidirectional, LSTM,
Dense, Embedding, TimeDistributed )
from tensorf
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras import layers
class logit:
def lg_keras(self,input_dim,output_dim,ep,X,y):
model
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输入张量：(data length, number of series to train, time steps to look back)
输出张量：(data length, number of series to forecast, time steps to look ahead)
注:我想保持尺寸完全一样，没有转位。
再现问题的虚拟数据代码是：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from ke
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%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
m = tf.keras.models.Sequential()
lstm = tf.keras.layers.LSTM(1, use_bias=False)
input = tf.keras.Input(shape=(2,1))
m.add(input)
m.add(lstm)
lstm.get_weights()
输出是
[array([[ 0.
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
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在推理时增加Keras偏差在哪里？
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Keras实现输出核权重、递归权值和一个单一的偏置向量。我原以为内核权重和递归权重都会有偏差，所以我试图确保我理解这种偏差是在哪里应用的。考虑一下随机初始化的示例：
test_model = Sequential()
test_model.add(LSTM(4,input_dim=5,input_length=10,return_sequences=True))
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print('Param %s:\n%
浏览 6提问于2017-09-19得票数 2
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如何构建这个单蜂窝LSTM网络？
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示例：
x = 9 8 3 1 0 3 4
y = 0 0 0 0 9 0 0
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model2=Sequential()
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有时
num_pixels = X_train.shape[1] * X_train.shape[2]
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我在Keras工作(Tensorflow 2)。我想将张量的每个元素与其自身的可训练权重相乘。假设我的输入张量是1D，有10个元素；所以我尝试将输入定义为Keras输入张量，将权重定义为tf.Variable，并尝试使用Keras乘法层，如下所示： import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(10), name='inputs')
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浏览 30提问于2020-04-25得票数 0
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LSTM网络的图解
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model = Sequential()
model.add(LSTM(units_size=300, activation=activation, input_shape=(20, 1)))
model.add(Dense(20))
我的预测问题是预测接下来的20个时间步骤，回顾过去的20个时间步骤。因此，对于每次迭代，我都有一个输入形状，如(x_t-20.x_t)，并预测下一个(x_t+1...x_t+20)。对于隐藏层，我使用300个隐藏单位。
由于LSTM不同于简单的前馈神经网络，我无法理解这300个隐藏单元是如何用于LSTM
浏览 0提问于2019-03-09得票数 1
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提取三个嵌入层的Keras级联层，但它是一个空列表
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ActorsPlot SummaryRelevant电影特写
输出：
体裁标签
Python代码(创建多个输入keras)
def kera_multy_classification_model():
sentenceLength_actors = 15
vocab_size_frequent_words_actors = 20001
sentenceLength_plot = 23
vocab_size_frequent_words_plot = 1750
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
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Keras层实现背后的架构是什么？
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如何将输入维度转换为Keras中LSTM层的输出维度？通过阅读Colah的，似乎"timesteps" (AKA，input_dim或input_shape中的第一个值)的数量应该等于神经元的数量，而神经元的数量应该等于这个units层的输出数( LSTM层的units参数所描述的)。
通过阅读，我了解输入的形状。令我困惑的是，Keras如何将输入插入到每个LSTM“智能神经元”中。
令我困惑的示例代码：
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 64)))
model.add(Dense(2))
由此，
浏览 0提问于2018-04-18得票数 6
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在Tensorflow中处理tf.nn.dynamic_rnn的输出
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我正在向tf.nn.dynamic_rnn函数传递一个3层的LSTM .我想以一种特定的方式处理来自dynamic_rnn函数的输出:也就是说，我想让dynamic_rnn输出流到一个完全连接的层。dynamic_rnn输出为3阶张量，形状为[batch_size, sequence_length, hidden_dim].
我过去常常将output[:, -1] (其形状为[batch_size, hidden_dim] )传递给FC层，因为我过去只想使用dynamic_rnn的最后一个输出。
然而，这一次我想使用整个序列的输出，也就是output[:]，这是一个三维张量，但是连接到FC层的
浏览 5提问于2017-09-11得票数 1
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"RepeatVector“和"TimeDistributed”的工作是什么？
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我在Keras文档和其他网站上读到了它们，但是我无法确切地理解它们到底是做什么的，我们应该如何使用它们来设计many-to-many或encoder-decoder LSTM网络？
我看到他们在这个问题在这里的解决方案中使用。
模型=序列() model.add(LSTM(input_dim=1，output_dim=hidden_neurons，return_sequences=False)) model.add(RepeatVector(10)) model.add(LSTM(output_dim=hidden_neurons，return_sequences=True)) model.a
浏览 0提问于2019-03-01得票数 20
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了解Tensorflow BasicLSTMCell内核和偏置形状
tensorflow、machine-learning、deep-learning、lstm、rnn
我想更好地理解那些形状的Tensorflow的BasicLSTMCell内核和偏见。
@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")
class BasicLSTMCell(LayerRNNCell):
input_depth = inputs_shape[1].value
h_depth = self._num_units
self._kernel = self.add_variable(
_WEIGHTS_VARIABLE_NAME,
shape=[input_depth + h_depth, 4 * self._num_u
浏览 0提问于2018-08-22得票数 6
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Keras的双LSTM注意模型
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我试图用Bi建立一个使用word嵌入的注意力模型。我偶然遇到了，和。
然而，我对Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification的实现感到困惑。所以,
_input = Input(shape=[max_length], dtype='int32')
# get the embedding layer
embedded = Embedding(
input_dim=30000,
output_dim=300,
浏览 0提问于2018-10-18得票数 3
3回答
对于不同的输入，LSTM的输出不会改变
python、lstm、pytorch、recurrent-neural-network
我用PyTorch实现了一个LSTM，如下所示。 import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
class LSTM(nn.Module):
"""
Defines an LSTM.
"""
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_lay
浏览 116提问于2019-03-13得票数 2
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LSTM Keras中的维数失配
python、deep-learning、keras、lstm
我想要创建一个基本的RNN，它可以添加两个字节。以下是输入和输出，这些输入和输出需要简单的添加
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 1], [1, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 0]]
也就是说，X1 = 00101111和X2 = 01110010
Y = [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
我创建了以下顺序模型
model = Sequential()
model.add(GRU(output_dim = 16, input_length = 2, input_dim = 8))
model.add(Activation(
浏览 7提问于2016-06-29得票数 5
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