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我無法準確理解LSTM單元的範圍 - 它如何映射到網絡的圖層。從格雷夫斯(2014):LSTM單元格如何映射到圖層?
在我看來,在單層網絡的層= LSTM細胞。這在多層次中如何實際工作?
電池的輸出是h_t沒有superindex指示特定層。與等式相同的東西。每個單元格是否跨越單個圖層?或者每個單元在每個時間跨越整個三個節點?
我無法準確理解LSTM單元的範圍 - 它如何映射到網絡的圖層。從格雷夫斯(2014):LSTM單元格如何映射到圖層?
在我看來,在單層網絡的層= LSTM細胞。這在多層次中如何實際工作?
電池的輸出是h_t沒有superindex指示特定層。與等式相同的東西。每個單元格是否跨越單個圖層?或者每個單元在每個時間跨越整個三個節點?
在圖1中用名稱h
每個節點代表一個LSTM細胞。需要注意的是h_{t-1}
,h{t}
和h{t+1}
具有相同superindex是相同的細胞。他們只是及時展開。然而,不同的superindices表示不同的LSTM單元。
與superindex 2或3的細胞的輸入不只是數據樣本x
而且以前的電池的輸出。
你是正確的。單層RNN網絡由一個LSTM小區組成。在多層RNN情況下,中間LSTM信元的輸入是前一個LSTM信元的輸出。在圖1中,數據樣本x
也與LSTM輸出一起輸入。
在同一紙(第7頁)他陳述「網絡架構是一個單個隱藏層用1000個LSTM單位」。用1000個神經元來解釋這個單層圖像是否正確? – xv70