递归神经网络（RNN）-忘记层和TensorFlow

Question

我是RNN的新手，我想弄清楚LSTM单元的细节，它们与TensorFlow有关： Colah GitHub 与TensorFlow相比，GitHub网站的示例是否使用相同的LSTM单元？ 我在TensorFlow网站上获得的唯一信息是基本LSTM单元使用以下架构： 纸如果是相同的架构，那么我可以手工计算LSTM单元的编号并查看其是否匹配。

同样，当我们在tensorflow中设置基本LSTM单元时，它会根据以下参数接受num_units ： TensorFlow文档

tf.nn.rnn_cell.GRUCell.__init__(num_units, input_size=None, activation=tanh)

这是隐藏状态（h_t））和单元格状态（C_t）的数量吗？

根据GitHub网站，没有提及单元状态和隐藏状态的数量。 我假设他们必须是相同的数字？

Answer 1

实现看起来与GRUCell类文档相同，并且指向同一篇论文（特别是针对gated的论文），并带有Colah文章中给出的链接 。 参数num_units是对应于output_size属性定义的像元数（假设是隐藏层）。