LSTM中输入参数的杰斯
时间: 2023-11-24 08:54:51 浏览: 31
LSTM中的输入参数包括输入序列、隐藏状态和细胞状态。其中,输入序列是指时间步t的输入数据,隐藏状态是指上一个时间步的隐藏状态,细胞状态是指上一个时间步的细胞状态。在每个时间步,LSTM会根据当前的输入序列、上一个时间步的隐藏状态和细胞状态来计算当前时间步的输出和新的隐藏状态和细胞状态。这些参数是LSTM中的关键组成部分,用于实现序列建模任务。
相关问题
pytorch LSTM输入参数
PyTorch中的LSTM的输入参数包括:
1. input_size:每个时间步的输入特征维度大小。
2. hidden_size:LSTM单元中隐藏状态的维度大小。
3. num_layers:LSTM网络中的层数。
4. bias:是否添加偏置。
5. batch_first:如果设置为True,输入和输出张量中的第一维将是批次大小。
6. dropout:在LSTM单元内部使用的丢弃率,防止过拟合。
7. bidirectional:是否使用双向LSTM。
8. input:输入序列,形状为(seq_len, batch, input_size)或(batch, seq_len, input_size)。
9. h_0:LSTM的初始隐藏状态,形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)。
10. c_0:LSTM的初始单元状态,形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)。
注意:其中的num_directions等于1或2,表示单向或双向LSTM。
nn.LSTM输入的参数
nn.LSTM是PyTorch中的一种循环神经网络模型,用于处理序列数据。它的输入参数包括:
1. input_size:输入数据的特征维度。
2. hidden_size:LSTM模型中隐藏层的大小,即输出特征维度。
3. num_layers:LSTM模型的层数。
4. bias:是否使用偏置项,默认为True。
5. batch_first:输入数据的维度是否为(batch_size, sequence_length, input_size),默认为False。
6. dropout:dropout概率,默认为0。
7. bidirectional:是否使用双向LSTM,默认为False。
其中,输入数据的维度可以为(batch_size, sequence_length, input_size),也可以为(sequence_length, batch_size, input_size)。如果batch_first=True,则输入数据的维度为(batch_size, sequence_length, input_size)。在模型的forward()方法中,输入数据为一个3维张量,即(batch_size, sequence_length, input_size)。
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