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2024年6月13日发(作者：)
lstm的dense函数
在长短期记忆（LSTM）网络中，dense函数通常用于将LSTM的
输出转换为最终的预测值。这个函数将LSTM的最后一个时间步的输
出转换为单个值或一系列值，具体取决于任务的要求。
在许多情况下，dense函数是一个全连接层（fully connected
layer），也称为密集层或线性层。这个层将LSTM的输出作为输入，
并使用线性变换将其转换为最终的预测值。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用dense函数将LSTM的
输出转换为最终的预测值：
python
import torch
import as nn
class LSTM():
def __init__(self, input_size, hidden_size,
output_size):
super(LSTM, self).__init__()
= (input_size, hidden_size)
= (hidden_size,
output_size)
def forward(self, input):
# LSTM layer
lstm_output, _ = (input)
# Dense layer
output = (lstm_output[:, -1, :])
return output
在上面的示例中，LSTM类定义了一个简单的LSTM网络。
forward方法首先通过LSTM层处理输入数据，然后使用dense函数
将LSTM的最后一个时间步的输出转换为最终的预测值。
请注意，这只是一个简单的示例，实际的LSTM网络可能会有更
多的层和更复杂的结构。但是，dense函数通常用于将LSTM的输出
转换为最终的预测值，这是许多LSTM模型中的常见做法。
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