Machine learning LSTM中的numhidden单位

在matlab中创建

LSTM

层时，我们将

numHiddenUnits

指定为

layer=lstmLayer（numHiddenUnits）

。我有两个问题

（1） ：什么是

numHiddenUnits

它是否表示

LSTM

单元的数量？如果是，那么这些单元是串行连接还是并行连接（它们之间没有交互作用）

不幸的是，没有办法可视化（RNN）网络。我了解一个LSTM单元是如何工作的，但我不知道下面的架构是什么样子

我的网络由这些层组成

`layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];`

（2） ：此架构看起来如何

我的方法是：我试着画它，我认为它应该是这样的

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让我解释一下numHiddenUnits的重要性：

LSTM通常用于处理序列。假设您向LSTM网络提供一个英语句子作为输入。这里的输入将逐字传递到网络，而不是同时传递整个句子

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假设在时间t0，单词“stack”是网络的输入。单词“stack”在输入网络之前将被解码成某种一维矢量形式。假设向量大小为10，那么隐藏单元的数量将为10。简而言之，隐藏单位的数量等于向量维数。

让我解释一下numHiddenUnits的重要性：

LSTM通常用于处理序列。假设您向LSTM网络提供一个英语句子作为输入。这里的输入将逐字传递到网络，而不是同时传递整个句子

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假设在时间t0，单词“stack”是网络的输入。单词“stack”在输入网络之前将被解码成某种一维矢量形式。假设向量大小为10，那么隐藏单元的数量将为10。简而言之，隐藏单位的数量等于向量维数。

您好，欢迎来到AI SE！您的第一个问题似乎与Matlab有关，即，这是一个编程问题。如果是这样的话，这个问题就离题了。有关更多详细信息，请参阅。我可能会将此帖子迁移到堆栈溢出。然而，请注意，还有数据科学SE更适合这些问题。如果没有人提供答案，请在DS SE上提问。嗨，欢迎来到AI SE！您的第一个问题似乎与Matlab有关，即，这是一个编程问题。如果是这样的话，这个问题就离题了。有关更多详细信息，请参阅。我可能会将此帖子迁移到堆栈溢出。然而，请注意，还有数据科学SE更适合这些问题。如果没有人提供答案，请在DS SE上询问。