堆叠的lstm或堆叠的RNN是否需要跨层共享权重作为默认设置？

堆叠的LSTM或堆叠的RNN在默认设置下不需要跨层共享权重。

堆叠的LSTM或堆叠的RNN是一种在深度学习中常用的模型结构，用于处理序列数据。它们通过将多个LSTM或RNN层叠在一起来增加模型的深度，从而提高模型的表达能力。

在默认设置下，每个LSTM或RNN层都有自己独立的权重参数。这意味着每个层都可以学习到不同的特征表示，从而增加了模型的灵活性和表达能力。每个层的权重参数在训练过程中会根据损失函数进行更新，以最小化预测结果与真实结果之间的差异。

然而，有时候在某些特定任务或数据集上，跨层共享权重可能会带来一些好处。跨层共享权重可以使得模型在处理长期依赖性时更加有效，因为信息可以在不同层之间传递和共享。这种设置可以减少参数量，提高模型的训练效率和泛化能力。

如果需要在堆叠的LSTM或堆叠的RNN中使用跨层共享权重，可以通过设置特定的参数来实现。具体的实现方法和参数设置可能会因不同的深度学习框架而有所差异。

总结起来，堆叠的LSTM或堆叠的RNN在默认设置下不需要跨层共享权重，但在某些特定任务或数据集上，跨层共享权重可能会带来一些好处，可以通过设置特定的参数来实现。