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如果LSTM单元格是由同一个函数创建的,它们是否会共享权重?
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<p>我正在使用下面的代码创建一个堆叠的LSTM模型。我有两个问题。首先,在下面的代码中,两个单元格的权重是否相同?第二,一般来说,当人们谈论堆叠的LSTM时,所有的细胞通常都共享权重吗?你知道吗</p> <pre><code>def lstm_cell(size, output_keep_prob): cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(size) return tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=output_keep_prob) with tf.variable_scope("tech_lstm"): tech_lstm_okp = tf.placeholder(tf.float64) tech_lstm_cells = [lstm_cell(100, tech_lstm_okp) for _ in range(2)] stkd_tech_lstm_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(tech_lstm_cells) stkd_tech_lstm_init = stkd_tech_lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float64) stkd_tech_lstm_outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn( stkd_tech_lstm_cell, tech_data_windows, initial_state=stkd_tech_lstm_init) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我想你误解了共享重量。每个不同的单元都有自己的内核和偏差值。共享权重的观点来自于将RNN看作是跨时间展开的前馈网络。如果每个时刻的权值不同,这就是一个前馈网络。共享权重意味着一个单元对所有给定的序列应用相同的内核和偏差。所以单元格不共享权重,但是如果你想问“是”,这些单元格是否按顺序运行第一个lstmcell给出一个输出,第二个lstmcell处理第一个lstm单元格的输出</p>
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