TensorFlow的RNN单元和单元格

Question

许多RNN类（BasicRNNCell,LSTMCell等）的构造函数接受名为num_units的参数。这设置单元格中的单位数量。

我认为这个标识的RNN应该按顺序处理元素的数量。所以如果你想要一个RNN来处理长度为N的序列，你将每个单元有N个单位。它是否正确？什么是RNN单位？

Answer 1

不，这是不正确的。

num_units指的功能，你的细胞可以代表数量。在每个时间步骤中，给予一定大小的输入（您呼叫“元素RNN应在序列处理的数量”）。这就像你的神经网络的第0层。然后将此输入处理为隐藏层，大小为num_units。这也是单元格输出的大小。

你称之为N，由输入张量的大小决定。 num_units是您模型的超参数。它越大，模型的自由度就越多（更具描述性的特征）。

Answer 2

这里NUM_UNITS指单位LSTM（或RNN）细胞的数量。

num_units可以被解释为来自前馈神经网络的隐藏层的类比。前馈神经网络的隐藏层中的节点的数量等于LSTM单元中每个时间步长的L_MM单元的数量单位所述network.Following画面应清除任何confusion- enter image description here

（从https://jasdeep06.github.io/posts/Understanding-LSTM-in-Tensorflow-MNIST/