LSTM 网络的架构答案

【问题标题】：architecture of an LSTM networkLSTM 网络的架构
【发布时间】：2021-02-10 20:25:58
【问题描述】：

我如何用 Keras 绘制一个用 python 制作的 LSTM 网络。网络接收 6 个不同的参数作为输入，并返回一个预测值。神经网络设置如下：

model = Sequential()
model.add(LSTM(512,input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
model.summary()

Model: "sequential_3"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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lstm_3 (LSTM)                (None, 512)               1062912   
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 1)                 513       
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Total params: 1,063,425
Trainable params: 1,063,425
Non-trainable params: 0

下面的图片会是一个很好的表示吗？

如果图像不正确，我可以使用正常神经元的表示来代替 LSTM 细胞吗？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning keras

【解决方案1】：

我认为你是在正确的轨道上。您可以对图表进行一些修改以水平表示它（从左到右向前传递），为各个层的标题和描述添加一些样式，将单词 neurons 替换为单词 units 引用 LSTM 单元时，并添加一些颜色以突出特征、单元和神经元之间的差异。这是一个例子：

【讨论】：