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用于实现长短时记忆网络#xff0c;它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。 遗忘门#xff08;Forget Gate#xff09;#xff1a;根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态#xff0c;计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘#xff0c;哪些…LSTM layer
用于实现长短时记忆网络它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。 遗忘门Forget Gate根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘哪些信息应该保留。输入门Input Gate根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态计算输入门的值。输入门的作用是控制新的信息应该被添加到隐藏状态中还是应该替换掉旧的信息。候选记忆单元Candidate Memory Unit将遗忘门和输入门的输出相加得到候选记忆单元的值。候选记忆单元的作用是将新的记忆和旧的记忆结合起来形成一个新的记忆单元。输出门Output Gate根据当前输入和候选记忆单元计算输出门的值。输出门的作用是决定下一个时间步的隐藏状态应该是什么。
keras.layers.LSTM(units,activationtanh,recurrent_activationsigmoid,use_biasTrue,kernel_initializerglorot_uniform,recurrent_initializerorthogonal,bias_initializerzeros,unit_forget_biasTrue,kernel_regularizerNone,recurrent_regularizerNone,bias_regularizerNone,activity_regularizerNone,kernel_constraintNone,recurrent_constraintNone,bias_constraintNone,dropout0.0,recurrent_dropout0.0,seedNone,return_sequencesFalse,return_stateFalse,go_backwardsFalse,statefulFalse,unrollFalse,**kwargs
)
参数说明
units: 整数表示LSTM层的神经元数量。activation: 字符串或激活函数对象表示LSTM层的激活函数。默认为tanh。recurrent_activation: 字符串或激活函数对象表示LSTM层的循环激活函数。默认为sigmoid。use_bias: 布尔值表示是否在LSTM层中使用偏置项。默认为True。kernel_initializer: 初始化器对象用于初始化LSTM层的权重矩阵。默认为glorot_uniform。recurrent_initializer: 初始化器对象用于初始化LSTM层的递归权重矩阵。默认为orthogonal。bias_initializer: 初始化器对象用于初始化LSTM层的偏置项。默认为zeros。unit_forget_bias: 布尔值表示是否在LSTM层中添加遗忘门的偏置项。默认为True。kernel_regularizer: 正则化器对象用于对LSTM层的权重矩阵施加正则化。默认为None。recurrent_regularizer: 正则化器对象用于对LSTM层的递归权重矩阵施加正则化。默认为None。bias_regularizer: 正则化器对象用于对LSTM层的偏置项施加正则化。默认为None。activity_regularizer: 正则化器对象用于对LSTM层的输出施加正则化。默认为None。kernel_constraint: 约束器对象用于对LSTM层的权重矩阵施加约束。默认为None。recurrent_constraint: 约束器对象用于对LSTM层的递归权重矩阵施加约束。默认为None。bias_constraint: 约束器对象用于对LSTM层的偏置项施加约束。默认为None。dropout: 浮点数表示LSTM层的丢弃率。默认为0.0。recurrent_dropout: 浮点数表示LSTM层的循环丢弃率。默认为0.0。seed: 整数表示随机数生成器的种子。默认为None。return_sequences: 布尔值表示是否返回整个序列的输出。默认为False。return_state: 布尔值表示是否返回最后一个时间步的状态。默认为False。go_backwards: 布尔值表示是否反向处理输入序列。默认为False。stateful: 布尔值表示是否保持状态以供后续时间步使用。默认为False。unroll: 布尔值表示是否展开LSTM层以减少计算复杂性。默认为False。**kwargs: 其他关键字参数将传递给底层的TensorFlow操作。
示例
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense#创建一个Sequential模型对象
model Sequential()#添加一个LSTM层设置单元数为32输入形状为(timesteps, input_dim)
model.add(LSTM(units32, input_shape(timesteps, input_dim)))#添加一个全连接层Dense设置单元数为output_dim激活函数为softmax
model.add(Dense(unitsoutput_dim, activationsoftmax))# 编译模型设置损失函数为分类交叉熵categorical_crossentropy优化器为Adam评估指标为准确率accuracy
model.compile(losscategorical_crossentropy, optimizeradam, metrics[accuracy])#使用训练数据x_train, y_train进行模型训练设置迭代次数为10批量大小为32
model.fit(x_train, y_train, epochs10, batch_size32)
