例如，在训练开始时或在model.reset()之后，我试图了解keras中LSTM的单元状态和隐藏状态的初始状态是什么。 它们只是0到1之间的随机数还是类似的东西。我试着在keras中搜索代码，但我不知道它是怎么做的。
浏览 26提问于2019-06-07得票数 1
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我正在阅读关于深度学习中的LSTM的文章。来自Andrew Ng教授的LSTM课程，每个LSTM单元有三个输入。输入是来自前一个单元的单元状态，即"c“上标(t-1)，以及LSTM单元"a”超级脚本(t-1)和输入x超级脚本(t)的输出。LSTM单
浏览 11提问于2019-07-15得票数 0
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我打算每层用多个存储单元块(或多个LSTM单元，LSTM单元是内存块及其门的集合)在Pytorch中实现LSTM，但基类torch.nn.LSTM似乎只能实现多层LSTM，每个层只有一个LSTM单元：lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
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这是我对LSTM序列的理解。假设我们正在处理一个问答设置。第二组(蓝色)是一对多的LSTM，与第一组LSTM具有不同的权重。输入只是回答句，而输出是同
浏览 10提问于2017-09-22得票数 7
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lstm = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(state_size)lstm_outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=lstm, inputs=lstm_inputs, initial_sta
浏览 3提问于2017-06-07得票数 1
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我在使用Tensorflow的LSTM细胞。lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_units)
我想知道权值和状态是如何初始化的，或者确切地说，对于Tensorflow中的LSTM单元格(状态和权重)，默认的初始化器是什么？是否有一种简单的方法来手动设置<e
浏览 2提问于2018-03-11得票数 1
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假设训练已经完成: Keras在推理(在LSTM和RNN层中)的第0个单元状态和隐藏状态中使用了什么值？我可以想到至少三种情况，但在文档中找不到任何确凿的答案：(b)或初始状态始终设置为零
(c)初始状态总是随机的(让我们希望不是...？)
浏览 2提问于2019-03-04得票数 1
batch_first是否会影响Pytorch中的隐藏张量？也就是说，如果batch_first参数为真，隐藏状态是(numlayer*direction,num_batch,encoding_dim)还是(num_batch,numlayer*direction
浏览 0提问于2018-04-25得票数 9
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这是来自的图像。在这里，lstm只输出一个数字，我认为这是错误的，因为我认为lstm输出的是您决定的长度的向量，而不仅仅是一个数字。那么，是这篇文章错了，还是我漏掉了什么？
浏览 0提问于2020-12-05得票数 1
我对在Tensorflow中使用RNN的初始状态张量的正确方式感到困惑。使用或的乌龟之间几乎各占一半。为什么有两种方法？
浏览 1提问于2017-04-04得票数 12
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谁能告诉我，在TensorFlow框架中，如何用用户定义的值初始化LSTM网络的隐藏状态？我试图通过给出第一个LSTM单元的特定隐藏状态来将辅助信息合并到LSTM中。
浏览 6提问于2018-12-04得票数 0
我对神经网络还是很陌生的，对以下的任何含糊之处，我都很抱歉。在用于语言任务的“标准”LSTM实现中，我们有以下内容(对非常粗略的草图表示歉意)： def __init__(*args):稍后
浏览 1提问于2021-01-16得票数 1
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我正在用编码器/解码器模式编写一个德语->英语翻译器，其中编码器通过将其最后一个LSTM层的状态输出作为解码器LSTM的输入状态来连接到解码器。但是，我被卡住了，因为我不知道如何解释编码器的LSTM输出。一个小例子：lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=4, return_s
浏览 6提问于2021-06-14得票数 0
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我这里有一些非常基本的pytorch代码，在这里我试图测试运行一个输入张量，最终将成为我的前向函数。embedding = nn.Embedding(VOC.n_words, hidden_size)
lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_sizesequ
浏览 1提问于2020-05-22得票数 0
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当我们拟合一个LSTM模型时，每个LSTM都有一个包含我们想要的信息的单元状态。我想知道细胞状态的维数是多少(即细胞状态本身应该是向量，那么向量有多大？)📷即在上述体系结构中，如何确定矩阵Wc的维数？如果我使用Keras包，
浏览 0提问于2017-12-31得票数 1
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有人能解释我如何在tensorflow中初始化LSTM的隐藏状态吗？我正在尝试构建LSTM递归自动编码器，因此在对该模型进行训练之后，我希望将无监督模型的学习隐藏状态转换为监督模型的隐藏状态。对于当前的API来说，这是可能的吗？这是我想要重现的一篇论文：
浏览 3提问于2017-02-23得票数 17
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我很难在Keras中概念化有状态和无状态LSTM之间的区别。我的理解是，在每一批结束时，无状态情况下的“网络状态被重置”，而对于有状态情况，网络的状态为每一批保留，然后必须在每个时期结束时手动重置。我的问题如下: 1.在无状态的情况下，如果批处理之间没有保留状态，网络是如何学习的? 2.什么时
浏览 1提问于2016-09-25得票数 42
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我正在处理一个历史时间序列数据集，并使用RNN、LSTM、GRU模型，如果在测试时h(或h，c)的权重应该是每一批的热情，我没有找到答案？
如果权重应该是零，它们应该是什么？最后一次更新训练的重量？
浏览 0提问于2020-08-22得票数 0
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代码如下： #these are all calculated seperately, no overlap until....+ input_gate * memory_cell
下面是lstm的图示：我很难理解这两者是如何匹配的。
浏览 4提问于2017-07-15得票数 1
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我有以下代码：lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(units)
however `cell.state_size` is [1024, 1024]
当我使用GRU单元而不是LSTM单元时，它工作得很好。但对于LSTM单元，此
浏览 11提问于2019-07-20得票数 5
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