首页bilstm_output = Bidirectional(concatenate([lstm_forward, lstm_backward]))

bilstm_output = Bidirectional(concatenate([lstm_forward, lstm_backward]))

时间: 2023-11-27 16:38:57 浏览: 71

一个双向LSTM程序 BiLSTM.rar

一个双向LSTM程序 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。 LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。(A bidirectional LSTM program Long short term network, commonly known as LSTM, is a special type of RNN that can learn long-term dependent information. LSTM was proposed by Hochreiter & schmidhuber

这行代码是将前向LSTM和后向LSTM的输出进行拼接，并使用双向LSTM对它们进行进一步处理。具体来说，假设lstm_forward是前向LSTM的输出，lstm_backward是后向LSTM的输出，那么concatenate([lstm_forward, lstm_backward])将这两个输出沿着最后一个维度拼接起来，得到一个形状为(batch_size, seq_length, hidden_size*2)的张量。这个张量的最后一个维度是hidden_size*2，因为前向LSTM和后向LSTM的每个时间步输出的维度都是hidden_size。接着，使用双向LSTM对这个张量进行进一步处理，得到bilstm_output。bilstm_output的形状和最后一个维度的大小与concatenate([lstm_forward, lstm_backward])相同。

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