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这个问题也困扰了我很久，后来终于明白了，很多资料都没有在这个地方做详细的解释，那就是 LSTM 的 cell 里面的 num_units 该怎么理解，其实也是很简单，看看下图：
可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1、2、4的激活函数是 sigmoid，第三个的激活函数是 tanh。
另外几个需要注意的地方：
1、 cell 的状态是一个向量，是有多个值的。。。一开始没有理解这点的时候怎么都想不明白
2、 上一次的状态 h(t-1)是怎么和下一次的输入 x(t) 结合（concat）起来的，这也是很多资料没有明白讲的地方，也很简单，concat， 直白的说就是把二者直接拼起来，比如 x是28位的向量，h(t-1)是128位的，那么拼起来就是156位的向量，就是这么简单。。
3、 cell 的权重是共享的，这是什么意思呢？这是指这张图片上有三个绿色的大框，代表三个 cell 对吧，但是实际上，它只是代表了一个 cell 在不同时序时候的状态，所有的数据只会通过一个 cell，然后不断更新它的权重。
4、那么一层的 LSTM 的参数有多少个？根据第 3 点的说明，我们知道参数的数量是由 cell 的数量决定的，这里只有一个 cell，所以参数的数量就是这个 cell 里面用到的参数个数。假设 num_units 是128，输入是28位的，那么根据上面的第 2 点，可以得到，四个小黄框的参数一共有 （128+28）*（128*4），也就是156 * 512，可以看看 TensorFlow 的最简单的 LSTM 的案例，中间层的参数就是这样，不过还要加上输出的时候的激活函数的参数，假设是10个类的话，就是128*10的 W 参数和10个bias 参数
5、cell 最上面的一条线的状态即 s(t) 代表了长时记忆，而下面的 h(t)则代表了工作记忆或短时记忆
暂时这么多。