keras：4)LSTM函数详解_keras的lstm函数

LSTM层

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)
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核心参数
units：输出维度
input_dim：输入维度，当使用该层为模型首层时，应指定该值（或等价的指定input_shape)
return_sequences：布尔值，默认False，控制返回类型。若为True则返回整个序列，否则仅返回输出序列的最后一个输出
input_length：当输入序列的长度固定时，该参数为输入序列的长度。当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。

输入shape
形如（samples，timesteps，input_dim）的3D张量

输出shape

如果return_sequences=True：返回形如（samples，timesteps，output_dim）的3D张量否则，返回形如（samples，output_dim）的2D张量

1.输入和输出的类型
相对之前的tensor，这里多了个参数timesteps，其表示啥意思？举个栗子，假如我们输入有100个句子，每个句子都由5个单词组成，而每个单词用64维的词向量表示。那么samples=100，timesteps=5，input_dim=64，你可以简单地理解timesteps就是输入序列的长度input_length(视情而定)

2.units
假如units=128，就一个单词而言，你可以把LSTM内部简化看成$Y=X_{1\times 64}{W}_{64\times 128}$ ,X为上面提及的词向量比如64维,W中的128就是units，也就是说通过LSTM，把词的维度由64转变成了128

3.return_sequences
我们可以把很多LSTM层串在一起，但是最后一个LSTM层return_sequences通常为false，具体看下面的栗子。

栗子
Sentence01: you are really a genius

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_dim=64, input_length=5, return_sequences=True))
model.add(LSTM(256, return_sequences=False))
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(1)我们把输入的单词，转换为维度64的词向量，小矩形的数目即单词的个数input_length
(2)通过第一个LSTM中的Y=XW，这里输入为维度64，输出为维度128，而return_sequences=True，我们可以获得5个128维的词向量V1’…V5’
(3)通过第二个LSTM，此时输入为V1’…V5’都为128维，经转换后得到V1’’…V5’'为256维，最后因为return_sequences=False，所以只输出了最后一个红色的词向量

网友提问：
(1)activation='tanh’对应哪个门？
我们看看源码：

if self.implementation == 2: #If set to 2 (LSTM/GRU only)
	z = K.dot(inputs * dp_mask[0], self.kernel)
	z += K.dot(h_tm1 * rec_dp_mask[0], self.recurrent_kernel)
	if self.use_bias:
		z = K.bias_add(z, self.bias)

	z0 = z[:, :self.units]
	z1 = z[:, self.units: 2 * self.units]
	z2 = z[:, 2 * self.units: 3 * self.units]
	z3 = z[:, 3 * self.units:]

	i = self.recurrent_activation(z0)
	f = self.recurrent_activation(z1)
	c = f * c_tm1 + i * self.activation(z2)  #**关注点**
	o = self.recurrent_activation(z3)
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关注点那行代码对应下面的图(这块应该是输入门)：

参考：
https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
https://www.zhihu.com/question/41949741?sort=created
http://www.cnblogs.com/leeshum/p/6133290.html
http://spaces.ac.cn/archives/4122/ (word2vec和Ebedding的区别)