lstm_layer = layers.LSTM(100)(embedding_layer)怎么理解lstm

### 回答1：
LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络模型，其中包含一系列“门”来控制信息的流动。它具有记忆长期依赖性的能力，可以应用于语言模型，机器翻译等任务。

上面这段代码将LSTM层添加到 embedding_layer之后。 LSTM层有100个神经元，用于提取长期依赖性信息。

### 回答2：
LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它能够处理序列数据并具有记忆能力。lstm_layer = layers.LSTM(100)(embedding_layer)这行代码中的lstm_layer是一个LSTM层，其中参数100表示隐藏状态的维度。

LSTM通过引入称为“记忆单元”的结构，解决了RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。每个记忆单元由三个门控单元组成：输入门、遗忘门和输出门。

输入门决定是否要将新的信息合并到记忆单元中。它使用一个sigmoid函数来将输入向量和先前的记忆状态相结合，生成一个值在0和1之间的权重。

遗忘门控制是否删除先前的记忆状态中的某些信息。它使用一个sigmoid函数来决定要丢弃多少先前的记忆。

输出门决定从记忆单元中输出多少信息。它使用sigmoid函数来决定输出值的范围，并使用tanh函数产生输出向量。然后，输出向量将被乘以输出门的权重，得到最终的输出。

LSTM层的输入通常是嵌入层的输出，即将输入数据映射为低维稠密向量。嵌入层可以将一个离散的词汇表转换为一个连续的向量空间，提供更好的特征表示。

因此，lstm_layer = layers.LSTM(100)(embedding_layer)这行代码表示将嵌入层的输出传递给一个具有100个隐藏状态维度的LSTM层，以进一步处理序列数据，并为模型提供更好的特征表示能力。