RNN 的 运行 在 Keras 上表现如何？
How are RNN's run on Keras?
我在他们的网站 ([https://keras.io/getting-started/faq/]) 上阅读了 Keras 文档，我注意到他们对批处理的定义说他们 运行 并行处理批处理中的每个样本。对于几乎任何类型的神经网络，这都是完全可以接受的，但是如果我 运行 将 RNN 的状态设置为默认的 False，这是否意味着隐藏状态正在为每个人重置我的样品。
我的印象是，在对权重进行更新之前，每个批次都按顺序 运行，因此隐藏状态的唯一损失是批次更改时（因为我将状态设置为错误的）。
我理解错了吗？
每个样本都是一个单独的序列。状态（序列处于当前时间步长的状态）仅对每个序列单独有意义。
一个序列不能影响另一个序列的状态。
因此，批处理中的每个序列都有一个并行状态。
在有状态层中，这些并行状态将被保留（直到你这么说，序列才结束）。
这是另一个相关问题：
我在他们的网站 ([https://keras.io/getting-started/faq/]) 上阅读了 Keras 文档，我注意到他们对批处理的定义说他们 运行 并行处理批处理中的每个样本。对于几乎任何类型的神经网络，这都是完全可以接受的，但是如果我 运行 将 RNN 的状态设置为默认的 False，这是否意味着隐藏状态正在为每个人重置我的样品。
我的印象是，在对权重进行更新之前，每个批次都按顺序 运行，因此隐藏状态的唯一损失是批次更改时（因为我将状态设置为错误的）。
我理解错了吗？
每个样本都是一个单独的序列。状态（序列处于当前时间步长的状态）仅对每个序列单独有意义。
一个序列不能影响另一个序列的状态。
因此，批处理中的每个序列都有一个并行状态。
在有状态层中，这些并行状态将被保留（直到你这么说，序列才结束）。
这是另一个相关问题：