深度学习LSTM的参数问题

Question

输入xt大小是100，ht维度是256，求问怎么算所有图上参数，包括W、U、b*

Answer 1

参考GPT和自己的思路，LSTM的参数W、U、b可以通过随机初始化或者预训练的方式获得。一般来说，W、U、b的维度和对应的输入和输出维度相关。

在你给出的LSTM结构中，输入xt的大小是100，ht的维度是256，因此Wf, Wi, Wo和Wc的维度应该为(100,256)，Uf, Ui, Uo和Uc的维度应该为(256,256)，bf、bi、bo和bc的维度应该为(256,)。这些参数的初始化可以通过随机数来完成。

例如，使用Numpy库可以实现随机初始化参数的代码如下：

import numpy as np

# 初始化参数
Wf = np.random.randn(100, 256)
Uf = np.random.randn(256, 256)
bf = np.zeros(256)

Wi = np.random.randn(100, 256)
Ui = np.random.randn(256, 256)
bi = np.zeros(256)

Wo = np.random.randn(100, 256)
Uo = np.random.randn(256, 256)
bo = np.zeros(256)

Wc = np.random.randn(100, 256)
Uc = np.random.randn(256, 256)
bc = np.zeros(256)

需要注意的是，参数的初始化对模型的效果有很大的影响，因此需要根据具体的任务和数据来进行参数初始化。一些常用的初始化方法包括Xavier初始化和He初始化等。