deep-learning - LSTM 模型中的时间步长到底是什么？

Question

作为一个整体，我是 LSTM 和 RNN 的新手，我一直在绞尽脑汁想了解什么是时间步长。我真的很感激对此的直观解释

Answer 1

让我们从 Chris Olah 博客中的一张很棒的图片开始（顺便说一句，强烈推荐阅读）：

在循环神经网络中，您有同一个单元格的多次重复。推理的方式是 - 您获取一些输入 (x ₀ )，将其通过单元格以获取一些输出₁（在图片右侧用黑色箭头描绘），然后将输出₁作为输入传递（可能添加更多输入组件 - 图像上的 x ₁）到同一个单元格，产生新的输出 output ₂，再次将其作为输入传递给同一个单元格（再次可能带有额外的输入组件 x ₂），产生输出₃等等。

时间步长是单元格的单次出现 - 例如，在第一个时间步长上产生输出₁、 h ₀，在第二个时间步长上产生输出₂，依此类推。