units:是輸出的維度。 在下圖中，中間的綠色cell 裡面有四個黃色小框，每乙個小黃框代表乙個前饋網路層，對，就是經典的神經網路的結構，num_units就是這個層的隱藏神經元個數，就這麼簡單。其中1、2、4的啟用函式是 sigmoid，第三個的啟用函式是 tanh。
參考：units還可以理解為：假如units=128，就乙個單詞而言，你可以把lstm內部簡化看成 ,x為詞向量比如64維,w中的128就是units，也就是說通過lstm，把詞的維度由64轉變成了128。
參考：input_dim:輸入維度，如果第一層是lstm的話，需要顯式設定該值。
return_sequences: 如果為true的話，只返回最後乙個狀態的輸出，是乙個（samples，output_dim）2d張量，如果是false，則是返回所有序列狀態的輸出，是乙個（samples，timesteps，output_dim）3d張量。
input_shape:形如（samples，timesteps，input_dim）的3d張量，其中samples是樣本個數，timesteps是每個樣本的狀態序列個數，input_dim是每個狀態下的特徵數，在實體標註任務當中，假如有10000個句子，每個句子由10個詞組成，每個詞被對映為100維的詞向量。那麼輸出的格式就為（10000，10，100）。也就是說每個樣本中的10個詞就是一組序列，每個詞都和前後的詞有關係。
keras中lstm理解（一）
說到lstm，無可避免的首先要提到最簡單最原始的rnn。在這一部分，我的目標只是理解 迴圈神經網路 中的 迴圈 二字，不打算扔出任何公式，順便一提曾經困惑過我的keras中的輸入資料格式。我們經常可以看到有人說，lstm適合時序序列，變長序列，尤其適合自然語言處理。那麼是什麼賦予它可以處理變長序列的...
LSTM函式的各個引數的含義
coding utf 8 這份檔案的作用是作為乙個示例，記錄關於 lstm 函式的各個引數的含義 import tensorflow as tf import numpy as np 這裡建立乙個簡單的模型演示 lstm 層的特性 model tf.keras.models.sequential m...
LSTM函式的各個引數的含義
coding utf 8 這份檔案的作用是作為乙個示例，記錄關於 lstm 函式的各個引數的含義 import tensorflow as tf import numpy as np 這裡建立乙個簡單的模型演示 lstm 層的特性 model tf.keras.models.sequential m...