“ LSTM单元中的单元数量”是什么意思？

Question

来自TensorFlow代码： TensorFlow。 rnncell。

num_units: int, The number of units in the LSTM cell.

无法解开这是什么意思。 LSTM单元的单位是什么。输入，输出和忘记门？这是否意味着“深LSTM的复发投影层中的单元数”。那么为什么这被称为“ LSTM单元中的单元数”？什么是LSTM单元，与LSTM块有什么区别，如果不是单元，那么最小的LSTM单元是什么？

Answer 1

正如该功能所说的有用评论所说，

此软件包中单元格的定义与文献中使用的定义不同。在文献中，单元格是指具有单个标量输出的对象。此软件包中的定义是指此类单元的水平数组。

本质上，该层将包含多个平行的LSTM单元，在结构上相同，但最终都“学习记住”了一些不同的事情。

Answer 2

大多数LSTM/RNN图仅显示隐藏的单元，但绝不显示这些单元的单位。因此，混乱。每个隐藏的层都有隐藏的单元格，其时间数量的数量数量。此外，每个隐藏的单元格由多个隐藏单元组成，如下图所示。因此，RNN中隐藏层矩阵的维度是（时间步长的数量，隐藏单元的数量）。

Answer 3

在keras，坐在张量或theano的顶部，当您打电话时 model.add(LSTM(num_units)), ，num_units是输出空间的维度（从 这里, ，第863行）。对我来说，这意味着 num_units 是将激活发送到下一个时间步骤的隐藏单元的数量。