LSTM神经网络隐含层数

根据引用[1]，LSTM神经网络的隐含层数由参数n_hidden决定。n_hidden表示LSTM隐含层中的神经元数量，可以根据具体问题进行调整。随着n_hidden的增加，LSTM网络的学习能力也会增强，但同时也会增加计算量和训练时间。

举个例子，如果我们使用LSTM网络对MNIST手写数字集进行识别，可以将输入层的参数设置为(batch_size, input_dim, time_step)=(128, 28, 28)，其中batch_size表示每次训练时使用的样本数量，input_dim表示每个时间步输入的特征数量，time_step表示时间步数。隐含层的参数n_hidden可以根据实际情况进行调整，比如设置为128。输出层的参数可以根据具体问题进行调整，比如对于MNIST手写数字集，可以设置为(n_hidden, 10)，其中10表示数字的种类数。

另外，根据引用，在使用Keras搭建LSTM网络时，输入数据的要求是一个三维的numpy数组，其形状为(batch_size, time_step, input_dim)。这与引用中的要求是一致的。