python - 获取 LSTM 模型 Python 的输出方程

Question

我有一个像这样构建的 LSTM 模型（结合全连接层）。是否有任何函数或有什么方法可以得到模型的方程，向我们展示输入和最终输出之间的关系？

model = Sequential()

model.add(LSTM(units = 120, activation ='relu', return_sequences = True,input_shape =(train_in.shape[1],5)))
     
model.add(Dense(100,activation='relu'))
model.add(Dense(50,activation='relu'))
model.add(Dense(1))

我需要将模型的方程用于不同的目的。所以，请让我知道是否有任何可用的内置功能。

谢谢你 ：）

标签： pythontensorflowoutputlstmequation

Answer 1

LSTM 方程看起来像这样（每个 LSTM 层）：

见这里：https ://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory

密集层方程为：

y = 激活（W * x + b）

Dropout 层不添加任何方程。