keras.layers.LSTM的参数
时间: 2023-11-07 17:01:24 浏览: 29
LSTM(长短时记忆网络)是一种常用的循环神经网络。在Keras中,可以使用keras.layers.LSTM来构建LSTM模型。
keras.layers.LSTM的主要参数如下:
- units:LSTM层中的神经元个数。
- 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:是否使用偏置项。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:偏置项的初始化方法。默认为"zeros"。
- unit_forget_bias:是否为LSTM的遗忘门添加偏置项。默认为True。
- kernel_regularizer:权重矩阵的正则化方法。默认为None。
- recurrent_regularizer:循环权重矩阵的正则化方法。默认为None。
- bias_regularizer:偏置项的正则化方法。默认为None。
- activity_regularizer:输出的正则化方法。默认为None。
- dropout:dropout比率,用于输入的遗忘门。默认为0。
- recurrent_dropout:dropout比率,用于循环层的遗忘门。默认为0。
- implementation:实现模式,可以选择使用GPU进行计算。默认为1。
- return_sequences:是否返回所有时间步的输出。默认为False。
- return_state:是否返回最后一个时间步的状态。默认为False。
- go_backwards:是否反向处理输入序列。默认为False。
- stateful:是否在时间步之间保留网络状态。默认为False。
- unroll:是否展开循环。默认为False。