在 Keras 中，当我创建具有 N 个“单元”的有状态“LSTM”层时，我到底在配置什么？
正常 Dense 层中的第一个参数也是 units，并且是该层中神经元/节点的数量。然而，标准 LSTM 单元如下所示：
https://i.stack.imgur.com/aTDpS.png
（这是“Understanding LSTM Networks”的修改版本）
在 Keras 中，当我创建像 LSTM(units=N, ...) 这样的 LSTM 对象时，我实际上是在创建这些 LSTM 单元的 N 吗？还是 LSTM 单元内的“神经网络”层的大小，即公式中的 W？或者是别的什么？
对于上下文，我基于 this example code 工作。
以下是文档：https://keras.io/layers/recurrent/
它说：
单位：正整数，输出空间的维度。
这让我觉得这是 Keras LSTM“层”对象的输出数量。这意味着下一层将有 N 个输入。这是否意味着在 LSTM 层中实际存在 N 个这些 LSTM 单元，或者可能恰好 一个 LSTM 单元运行 N 次迭代，输出这些 h[t] 值中的 N 个，从 h[t-N] 到 h[t]？
如果它只定义输出的数量，这是否意味着输入仍然可以，比如说，只是 一个，还是我们必须手动创建滞后输入变量 x[t-N] 到 x[t]，一个用于units=N 参数定义的每个 LSTM 单元？
在我写这篇文章时，我想到了参数 return_sequences 的作用。如果设置为 True，则所有 N 输出都将传递到下一层，而如果设置为 False，它只会将最后一个 h[t] 输出传递到下一层。我对吗？
您可以查看 this question 以获取更多信息，尽管它基于 Keras-1.x API。
基本上，unit 表示 LSTM 中内部单元的维度。因为在 LSTM 中，内部单元的维度（图中的 C_t 和 C_{t-1}）、输出掩码（图中的 o_t）和隐藏/输出状态（图中的 h_t）应该具有 SAME< /strong> 维度，因此您输出的维度也应该是 unit-length。
而 Keras 中的 LSTM 只定义了一个 LSTM 块，其单元的长度为 unit。如果您设置 return_sequence=True，它将返回形状为 (batch_size, timespan, unit) 的东西。如果是 false，那么它只返回形状 (batch_size, unit) 中的最后一个输出。
至于输入，您应该为每个时间戳提供输入。基本上，形状类似于 (batch_size, timespan, input_dim)，其中 input_dim 可以不同于 unit。如果您只想在第一步提供输入，您可以简单地在其他时间步用零填充您的数据。
这是否意味着在 LSTM 层中实际上存在 N 个这些 LSTM 单元，或者可能恰好一个 LSTM 单元运行 N 次迭代，输出这些 h[t] 值中的 N 个，例如从 h[tN] 到 h [t]？
首先是真的。在那个 Keras LSTM 层中有 N 个 LSTM 单元或单元。
keras.layers.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, implementation=1, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False)
https://i.stack.imgur.com/xLZCK.png
N=1
model = Sequential()
model.add(LSTM(N))
https://i.stack.imgur.com/PQs02.png
one-to-one 模型中使用 lstm？
N 是蓝色单元格的数量吗？
(batch size, time step, features) 的 (2,1,24)，那么这将只有 1 个蓝色单元格。
“LSTM 链”有多少个实例
对 Keras 循环神经网络的“单位”参数的正确直观解释是，使用 units=1，您将获得教科书中描述的 RNN，而使用 units=n，您将获得一个包含 n 个此类 RNN 的独立副本的层- 它们将具有相同的结构，但由于它们将使用不同的权重进行初始化，它们将计算出不同的东西。
或者，您可以考虑在具有 units=1 的 LSTM 中，键值 (f, i, C, h) 是标量；并且使用 units=n，它们将是长度为 n 的向量。
“直观地”就像一个有 100 个暗淡的密集层 (Dense(100)) 将有 100 个神经元。同样，LSTM(100) 将是一层 100 个“智能神经元”，其中每个神经元都是您提到的图形，输出将是 100 维的向量
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unit表示每个时间步长 LSTM 单元输出的向量的大小。但是，Keras 怎么知道这些 LSTM 单元中有多少要使用 OR 来训练数据呢？我的意思是，很容易找出不。输入所需的 LSTM 单元数（在timespan中指定），但是，如何找出编号。输出中需要多少个 LSTM 单元？