Tensorflow神经网络之LSTM
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Tensorflow神经网络之LSTM相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A LSTM 作为门控循环神经网络因此我们从门控单元切入理解。主要包括：假设隐含状态长度为h，数据Xt是一个样本数为n、特征向量维度为x的批量数据，其计算如下所示（W和b表示权重和偏置）：
最后的输出其实只有两个，一个是输出，一个是状态，输出就是Ht，而状态为(Ct,Ht)，其他都是中间计算过程。[^2]
tensorflow 提供了LSTM 实现的一个 basic 版本，不包含 LSTM 的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了 LSTM 的扩展。分别为：tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()，tf.nn.rnn_cell.LSTMCell()，我们这里实现一个基本版本。[^1]
[1] tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU
[2] 学会区分 RNN 的 output 和 state
学习Tensorflow的LSTM的RNN例子
以上是关于Tensorflow神经网络之LSTM的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
第二十一节，使用TensorFlow实现LSTM和GRU网络
TensorFlow——LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集