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关于Keras中LSTM/GRU中隐藏层的混淆

recurrent-neural-network lstm keras python

Markus Torshe · 技术社区 · 7 年前

我知道这样的问题 here 或 here ,但他们无法为我澄清以下内容。

model = Sequential()
model.add(LSTM(12, input_dim=8, activation='relu')) # Input and Hidden 1
model.add(LSTM(8)) # Hidden 2
model.add(LSTM(8)) # Hidden 3
model.add(Dense(1)) # Output

阅读关于这样的设置,对于exmaple等等,人们常说我们有一个带有输入层、三个隐藏层和一个输出层的网络。

无论如何,我感到困惑的是:这不是三个LSTM的叠加导致了 深LSTM 而不是三个隐藏层?
这意味着这三个LSTM中的任何一个都可以选择在其自身内设置一种不同类型的隐藏层(显然在Keras中没有)。

Keras只是调用这些层吗 LSTMs 为方便起见,还是我误解了LSTM堆叠的概念?或者LSTM单元只是隐藏层的一种形式?

0 回复 | 直到 7 年前

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