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LSTM模型中全连接层与输出层之间怎么计算

时间: 2023-05-19 17:02:03 浏览: 542

pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果，单向或双向

单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim) input_embeded = embeddin

全连接层与输出层之间的计算是通过矩阵乘法和激活函数来实现的。具体来说，全连接层会将输入数据通过权重矩阵进行线性变换，然后再通过激活函数进行非线性变换，最终得到输出数据。输出层则是将全连接层的输出再进行一次线性变换，得到最终的输出结果。在LSTM模型中，全连接层和输出层的计算方式与其他神经网络模型类似。

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