在Keras中，有状态LSTM中的一个批次的样本之间是否保留了状态？
在Keras中，有状态LSTM中的一个批次的样本之间保留了状态。有状态的LSTM是指模型在处理批次样本时，保留了前一个批次样本的状态信息。这意味着模型在处理每个批次时，会考虑前一个批次的输出作为输入，从而在训练过程中保留了序列数据的上下文信息。
有状态LSTM的优势在于能够处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务，更好地捕捉和利用序列的时序特征。与无状态的LSTM相比，有状态LSTM能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
在Keras中，使用有状态LSTM需要设置"stateful=True"。在每个epoch结束时，需要手动重置模型的状态以便处理下一个epoch的数据。具体来说，可以使用model.reset_states()来重置模型的状态。
有状态LSTM的应用场景包括语言模型、机器翻译、股票价格预测等需要对序列数据进行建模和预测的任务。
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] 以及包含该批次中的32个时间序列中的每一个的标签的Y = [A, A, B, …, B]。因为我已经拆分了时间序列，所以我使用有状态模型，以便为X_2保存来自X_1的状态。 我再次运行mo
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tf.keras</em
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它总是在批处理中传递，所以从第一个示例的最后一个时间戳到第一个i+1st。如果LSTM是有状态的，那么状态将在批间传递，因此对于所有索引i，batch_ki的最后一个时间戳处的内存被传递给batch_{k+1}i的第一个时
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model.fit(X_train, y_train,
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还有其他的线程，比如和，它们并没有完全解释我要找的东西。当深入研究[]和[]的例子时，Jason总是将他的时间序列分割成几个只包含一个时间步骤的样本(在他的</e
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在Keras的LSTM实现中的默认模式(有状态=假)中，批处理中的所有样本都是独立的，状态不会从一个样本传播到下一个样本。根据我的理解，输入序列长度(L)是保持LSTM状态的唯一方法。但从理论上讲，这种操
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keras.layers.LSTM(units,stateful=False,unroll=False)
什么单位，有状态和展开代表这里？？
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