keras中lstm的参数设置

在Keras中，LSTM层的主要参数包括以下几个：

- `units`：LSTM单元的数量，即输出空间的维度。这是必须指定的参数。
- `activation`：激活函数。默认为`'tanh'`。
- `recurrent_activation`：循环层的激活函数。默认为`'hard_sigmoid'`。
- `use_bias`：是否使用偏置向量。默认为`True`。
- `kernel_initializer`：权重矩阵的初始化方法。默认为`'glorot_uniform'`。
- `recurrent_initializer`：循环权重矩阵的初始化方法。默认为`'orthogonal'`。
- `bias_initializer`：偏置向量的初始化方法。默认为`'zeros'`。
- `dropout`：在输入数据的时候每次随机将一定比例的数据设置为0，可以防止过拟合。默认为0，表示不使用dropout。
- `recurrent_dropout`：在循环层中每次随机将一定比例的输出设置为0，可以防止过拟合。默认为0，表示不使用recurrent_dropout。

下面是一个使用LSTM层的例子：

import keras
from keras.layers import LSTM, Dense

model = keras.Sequential()
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(100, 50)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

在这个例子中，我们使用了一个LSTM层，指定了128个LSTM单元。输入数据的shape为`(100, 50)`，即输入序列长度为100，每个时间步的特征维度为50。我们还添加了一个全连接层，输出维度为10，使用softmax激活函数进行分类。