在TensorFlow 2.0中,长短期记忆(LSTM)网络是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),它可以学习长期依赖性。LSTM的关键概念是其“状态性”和“输入大小”。
input_shape
参数来指定输入大小。在TensorFlow 2.0中,你可以使用以下代码创建一个LSTM层:
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(units, return_sequences=True, return_state=True)
其中,units
是LSTM层的输出维度(也是隐藏状态的维度),return_sequences
决定是否在每个时间步返回隐藏状态,return_state
决定是否在最后一个时间步返回隐藏状态和单元状态。
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