Lstm输入参数详细解释

Lstm输入参数详细解释：

比如建立双层lstm，以mnist数据集来进行叙述：
我们知道mnist数据集，是28*28；用lstm训练mnist数据集过程；

def DoubleLSTM(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y):
    #创建模型
    model=Sequential()
    model.add(LSTM(64,input_shape=(28,28),return_sequences=True))  #返回所有节点的输出
    model.add(LSTM(32,return_sequences=False))  #返回最后一个节点的输出
    model.add(Dense(10,activation='softmax'))
    #查看网络结构
    model.summary()

输出结果：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm_5 (LSTM)                (None, 28, 64)            23808     
_________________________________________________________________
lstm_6 (LSTM)                (None, 32)                12416     
_________________________________________________________________
dense_5 (Dense)              (None, 10)                330       
=================================================================
Total params: 36,554
Trainable params: 36,554
Non-trainable params: 0

model.add(LSTM(64,input_shape=(28,28),return_sequences=True)) #64表示，输出的维度是64，也即是隐层维度，input_shape（time_step,feature_dim）中，time_step表示有多少个作为输入，feature_dim表示每次输入的一维向量。return_sequences=True表示返回所有节点的输出。

例如：计算输出参数

第一层model.add(LSTM(64,input_shape=(28,28),return_sequences=True))，它的参数很好计算。可以知道隐层是（1 * 64），输入向量（1 * 28），则联合输入是（1 * （64+28）），因为输出是（1 * 64），则W的参数（92 * 64），再加上b的参数（1 * 64）.即一个门的参数是（92 * 64）+64=5952，又因为有3个门和1个细胞状态更新，即5952 * 4=23808，计算完毕。