Keras中使⽤LSTM层时设置的units参数是什么
海珠湖urrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', u_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True,
kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)
怀孕忌口年俗model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_quences=True, stateful=True,batch_input_shape=(batch_size, timesteps, data_dim))) model.add(LSTM(32, return_quences=True, stateful=True))黄山双石
model.add(LSTM(32, stateful=True))
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model.add(Den(num_class, activation='softmax'))
类似上述代码中，加重⿊⾊数字的含义。
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下图是加了peephole的lstm，⽤来⽰例，lstm则需要去掉C t-1和C t项。可以看到LSTM⾥⾯有⼏个参数矩阵，Wf、Wi、Wo都是参数矩阵。我的理解，上⾯的数字32就是这个参数矩阵的组数。⽐如初始⼀组参数矩阵，Wf、Wi、Wo，计算⼀个lstm值，然后再给⼀组参数矩阵Wf1、Wi1、Wo1，可以再算⼀个lstm值，共32组。参考的博客⾥第⼀个也是类似的解释。
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