keras 中的参数return_sequences和return_state

最新推荐文章于 2025-05-10 15:55:08 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： return_sequences return_state
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014769320/article/details/99713686
本文深入解析Keras API中LSTM层的return_sequences和return_state参数,详细阐述它们的区别及应用场景,帮助读者掌握LSTM网络在序列预测任务中的灵活运用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的超详细区别(附代码)
程序媛媛
03-25 7437
一、定义 return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hidden state;当为true时，返回最后一层的所有hidden state。 return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hidden state和输入cell state。 二、实例验证 下图的输入是一个步长为3,维度为1的数组...
keras lstm参数 中_LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的超详细区别(附代码)...
weixin_39538789的博客
12-20 602
一、定义return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hidden state;当为true时，返回最后一层的所有hidden state。return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hidden state和输入cell state。二、实例验证下图的输入是一个步长为3,维度为1的数组。一共有2层神经...
Keras中return_sequences、return_state、TimeDistributed
ch206265的博客
07-27 683
原文：Keras中return_sequences和return_state有什么用？ - 异尘的文章 - 知乎 前言 CNN和RNN，作为深度学习的两大护法，促进了深度学习近几年在Computer Vision、NLP等领域席卷全世界。相比CNN，RNN其实更为“骨骼精奇”，它开创性的递归网络结构，让模型具有了“记忆”，使得我们向着“AI”更近了一步。虽然最近各种Transformer结构有了超越RNN之势，但是我依然觉得RNN是非常值得学习和发展的。 今天，我们以LSTM为例，来谈一个RNN中的一
【无标题】return_sequences=False/True
最新发布
weixin_70325224的博客
05-10 459
参数设置输出形状（假设128个单元）应用场景(128,)序列整体分类/回归等全局任务(时间步数, 128)需要保留每一时间步特征的任务（注意力、编码器）如果接了后续的注意力机制（MultiHeadAttention），它需要访问所有时间步的表示，所以必须用。类比医生快速扫一眼看整体，只下一个结论仔细看每一帧，关注细节模型输出一个向量（整体总结）一串向量（每时刻都有）用途整体分类、回归时间定位、注意力、序列输出。
Keras return_state和return_sequences
404 NOT FOUND
02-18 340
1.常见的4中结构 one to one: model.add(Dense(output_size, input_shape=input_shape)) one to many: model.add(RepeatVector(number_of_times, input_shape=input_shape)) model.add(LSTM(output_size, return_seq...
Keras序列到序列学习十分钟介绍（翻译）
wmq104的博客
12-29 2118
Keras序列到序列学习十分钟介绍（翻译） 原文链接：A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 文章目录序列到序列（sequence-to-sequenc，Seq2Seq）学习是什么？简单的情况：输入输出序列等长一般情况：典型sequence-to-sequenceKeras示例参考文献：进一步问答：如何...
Keras 中的 Sequence类 工作方式
AD201738的博客
08-25 1022
之前用Keras读数据一直自己写Generator，今天偶然看到一个Sequence的方法，就研究了一下Sequence的工作原理，记录一下。 ​ class Seq(keras.utils.data_utils.Sequence): def __init__(): super().__init__() def __len__(self): ... def __getitem__(self, index
keras 循环神经网路 return_sequences和return_state
01-20
keras.layers.SimpleRNN(units, activation='tanh', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, recurrent_...
LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的区别（代码详细对比）
nyz5211314的博客
05-28 890
一、定义 return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hidden state;当为true时，返回最后一层的所有hidden state。 return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hidden state和输入cell state。 二、实例验证 下图的输入是一个时间步长为3,维度为1的数组。 一共有2层神经网络（其中第一层必须加上“return_sequences=True”,这样才能转化
理解LSTM在keras API中参数return_sequences和return_state
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学习使我快乐
11-10 5万+
Understand the Difference Between Return Sequences and Return States for LSTMs in KerasKears LSTM API 中给出的两个参数描述 return_sequences：默认 False。在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 Fals
Keras中LSTM的return_sequences和return_state
Mr.horse的博客
07-25 2140
keras.layers.LSTM()函数有两个重要的参数return_sequences和return_state return_sequences和return_state默认都为false，接下来分别讲解当return_sequences和return_state取不同值时LSTM函数的返回值 return_sequences=True会返回每个时间步的隐藏状态，=False只会返回最后一个时间步的隐藏状态 return_state=True时会返回三个变量：lstm, state_h, sta
Keras：LSTM layer的return_sequences和return_state参数详解
张渊猛的博客
04-11 3411
先放上参考： Understand the Difference Between Return Sequences and Return States for LSTMs in Keras 本文是基于上面博客做的实践，以验证LSTM的两个参数的使用。 先回顾一下LSTM 这里默认大家有RNN和LSTM的基础，不了解的可以参考这篇文章：Understanding LSTM Networks 上图是...
理解 LSTM 中的输入和输出形状 | tf.keras.layers.LSTM（以及对于return_sequences的解释）
小乖乖的臭坏坏
01-05 1万+
即使我们从理论上理解 LSTM，在将数据拟合到网络时，我们中的许多人仍然对其输入和输出形状感到困惑。 本指南将帮助您了解 LSTM 的输入和输出形状。 让我们首先了解 LSTM Keras 中的 Input 及其形状。 LSTM 的输入数据如下图所示。 您始终必须提供一个三维数组作为 LSTM 网络的输入。 其中第一个维度表示batch_size，第二个维度表示time_steps，第三个维度表示一个输入序列中的单元数units。 例如，输入形状看起来像 (batch_size, time_steps.
LSTM的参数return_sequences含义
mailin2008的专栏
08-13 1978
return_sequences：默认 False。在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。
Keras中RNN LSTM循环神经网络中 Return Sequences 与 Return States 的区别
dy_guox的博客
01-10 3434
内容概览RNN/LSTM 简介Return sequencesReturn StatesReturn States + Sequences总结 Keras在GitHub上的一句话简介是“Deep Learning for humans”(给人用的深度学习工具)，确实，基于Tensorflow的Keras相对前者来说，能够更加方便快捷地构建神经网络，使非计算机专业的使用者能够将更多精力放在研究问题本...
解释return_sequence和return_state
sailist的记录站
03-21 1577
在TensorFlow中，递归layer无论是LSTM还是GRU，最终都是调用的RNN的call方法，返回的RNN的call方法返回的值，其实现链接位于recurrent.py 对其进行简化，代码如下 if self.return_sequences: output = outputs else: output = last_output if self.return_state: ...
Keras LSTM层return_sequences参数的坑
weixin_43756600的博客
08-16 2278
具体用法我就不赘述了，可以参考中文文档https://keras.io/zh/layers/recurrent/#lstm 我主要记录一下坑，网络结构如下： model = Sequential() model.add(Embedding(257, 150, weights=[embedding_matrix], input_length=X.shape[1], trainable=False)) model.add(SpatialDropout1D(0.55)) # return_sequenc..
tensorflow 输出层维度修改，关于return_sequences
a5601564的博客
11-26 1362
def build_model(): NUM_MIDDLE_01 = 100 NUM_MIDDLE_02 = 120 model = Sequential() model.add(LSTM(NUM_MIDDLE_01, input_shape=(train_x.shape[1], train_x.shape[2]) ,return_sequences=True)) # model.add(LSTM(NUM_MIDDLE_01, input_shape=(NUM_.
return_sequences=True还有一个return_？？？？=TRUE
06-04
在Keras中使用循环神经网络时，还有一个参数`return_state`，用于指定是否返回每个时间步长的隐藏状态。如果`return_sequences`为True，那么默认情况下`return_state`也为False，即不返回每个时间步长的隐藏状态，只返回最后一个时间步长的输出。如果将`return_state`设置为True，则除了最后一个时间步长的输出外，还会返回每个时间步长的隐藏状态。如果`return_sequences`为False，则只返回最后一个时间步长的输出和隐藏状态。
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