遞歸神經網絡（RNN）-忘記層和TensorFlow

Question

我是RNN的新手，我想弄清楚LSTM單元的細節，它們與TensorFlow有關： Colah GitHub 與TensorFlow相比，GitHub網站的示例是否使用相同的LSTM單元？ 我在TensorFlow網站上獲得的唯一信息是基本LSTM單元使用以下架構： 紙如果是相同的架構，那么我可以手工計算LSTM單元的編號並查看其是否匹配。

同樣，當我們在tensorflow中設置基本LSTM單元時，它會根據以下參數接受num_units ： TensorFlow文檔

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

這是隱藏狀態（h_t））和單元格狀態（C_t）的數量嗎？

根據GitHub網站，沒有提及單元狀態和隱藏狀態的數量。 我假設他們必須是相同的數字？

Answer 1

實現看起來與GRUCell類文檔相同，並且指向同一篇論文（特別是針對gated的論文），並帶有Colah文章中給出的鏈接 。 參數num_units是對應於output_size屬性定義的像元數（假設是隱藏層）。