lstm需要优化的参数_LSTM的物理结构和一些细节

最新推荐文章于 2025-03-20 10:11:44 发布
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文章标签： lstm需要优化的参数 使用keras里面的lstm进行时间序列预测
本文探讨了LSTM的内部结构，详细解释了LSTM的权重如何作用，包括输入与隐藏状态的结合方式。此外，还阐述了LSTM的两个dropout参数的作用，分别是针对输入和循环状态的。最后，对比了stateful LSTM与stateless LSTM的主要区别，前者在处理序列数据时能保留状态信息。

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海晨威：一幅图真正理解LSTM的物理结构​zhuanlan.zhihu.com
cef3c2d317fa6ef7afd7caa370d8e670.png

a08002650f6cdc4cafb170ece8eda18e.png

这个是网上看的最多的图了，但是在理解lstm的应用过程中的时候这个图带来了不少麻烦。

6d696c9fafe89e3bfe0c87f79f2aa4dc.png

展开之后实际的物理结构是这样的，1、2图同颜色的点代表了同一个东西；

问题1：

6ecd4bcc50946a0e46336a1f0f699c11.png

这里的输入xt和ht是怎么结合的？比如：

cadc6330049edc4d6d1083036777bd21.png

这块儿很多地方都没讲清楚，实际上就是concat，直接concat起来了：

175b346680575ee688f2995ff6333230.png

问题2：LSTM的权重到底是啥样的？

这里直接以tf.keras的代码为例子看看就造了：

def build_model(look_back: int, batch_size:
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