通过官方文档,可知LSMT的参数:torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional) input_size:输入数据的形状,即embedding_dim hidden_size:隐藏层神经元的数量,即每一层有多少个LSTM单元 num_layer:即RNN的中LSTM单元的
下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同: RNN LSTM 由上面两幅图可以观察到,LSTM结构更为复杂,在RNN中,将过去的输出和当前的输入concatenate到一起,通过tanh来控制两者的输出,它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。 而LSTM为了能记住长期的状态,在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出,增加的这一...
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事实上,LSTM就是在RNN的基础上,增加了对过去状态的过滤,从而可以选择哪些状态对当前更有影响,而不是简单的选择最近的状态。