来自 Tensorflow 代码：Tensorflow。Rnn细胞。
num_units: int, The number of units in the LSTM cell.
我不明白这是什么意思。LSTM单元的单位是什么？输入、输出和遗忘门？这是否意味着“Deep LSTM 的循环投影层中的单元数”？那为什么叫“LSTM单元中的单元数”呢？什么是 LSTM 单元，它与 LSTM 块有何不同，如果不是单元，最小 LSTM 单元是什么？
“LSTM单元中的单元数”是什么意思？
数据挖掘
神经网络
张量流
rnn
2021-09-13 21:28:49
4个回答
大多数 LSTM/RNN 图只显示隐藏单元，但从不显示这些单元的单元。因此，混乱。每个隐藏层都有隐藏单元，其数量与时间步数一样多。此外，每个隐藏单元都由多个隐藏单元组成，如下图所示。因此，RNN中隐藏层矩阵的维数为（时间步数，隐藏单元数）。
正如该功能中有用的评论所说，
此包中的细胞定义与文献中使用的定义不同。在文献中，单元是指具有单个标量输出的对象。此包中的定义是指此类单元的水平阵列。
本质上，该层将包含多个并行的 LSTM 单元，结构相同，但每个单元最终“学会记住”一些不同的东西。
在位于 TensorFlow 或 Theano 之上的 Keras 中，当您调用num_units 时model.add(LSTM(num_units))，num_units 是输出空间的维度（从此处开始，第 863 行）。对我来说，这意味着num_units隐藏单元的数量，其激活被发送到下一个时间步。
RNN 中的单元数是序列的每个输入以垂直方式相互连接的 RNN 内存单元的数量，每个单元都将过滤后的信息传递给下一个内存单元。
请记住，这个概念的灵感来自计算机科学概念，即内存分配到不同单位的位大小。