Связь между ячейкой памяти и временным шагом в LSTM

Question

Я изучаю модель LSTM.

Соответствует ли одна ячейка памяти скрытого слоя в LSTM одному временному шагу?

пример кода) model.add (LSTM (128, input_shape = (4, 1)))

При реализации LSTM в Keras можно установить количество ячеек памяти, как в примере кода, независимо от временного шага. В примере это 128.

, но показано, что типичное изображение LSTM соответствует 1: 1 количеству временных шагов и количеству ячеек памяти. Какой правильный ответ?

введите описание изображения здесь

Answer 1

В LSTM мы вводим ввод следующим образом [образцы, временные шаги, функции] образцы предназначены для количества обучающих примеров, которые вы хотите кормить за один раз. Временные шаги - это количество значений, которые вы хотите использовать. значения в t, t-1 и t-2 используются для прогнозирования данных в t + 1 функции - сколько измерений вы хотите предоставить за раз, LSTM имеет ячейки памяти, но я объясняю часть кода, чтобы не путать вас Надеюсь, это поможет