Deep learning 一些双向LSTM层的尺寸是多少？

我读了一篇关于机器翻译的论文，它使用了投影层。其编码器有6个双向LSTM层。如果输入嵌入维度是512，编码器输出的维度是多少？512*2**5

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报纸的链接：

不太清楚。不幸的是，上述论文中的图1有点误导。并不是如图所示，六个编码层是并行的，而是这些层是连续的，这意味着前一层的隐藏状态/输出在下一层中用作输入

这一点，以及输入（嵌入）维度不是LSTM层的输出维度的事实（事实上，它是

2*隐藏大小

）将输出维度更改为：

2*隐藏大小

，然后再放入最终投影层，这同样会根据您的规格更改尺寸

我不太清楚add的描述在层中做了什么，但是如果你看看a，它似乎与答案无关。具体来说，观察编码功能基本上是如何实现的

def编码（…）：
encode_inputs=self.embed（…）
对于num_层中的l：
prev_输入=编码_输入
encode_inputs=self.n_层（…）
# ...

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显然，这里发生了更多的事情，但这说明了网络的基本功能块。

谢谢！参考实现对我很有帮助。如果这是回答你的问题，请考虑把这个问题标记为“完成”。