LSTM(Keras)のモデルについての質問

Question

あるサイトで以下のようなLSTMモデルを作成していました。

model.add(LSTM(100, activation='tanh', input_shape=(1, 9), recurrent_activation='hard_sigmoid'))

この"100"というのは出力の次元数なのでしょうか。それとも隠れ層の数でしょうか。
LSTMのモデルを調べてみるとどちらもあり得るみたいなので、わかりませんでした。

当方、初心者ですのでものすごく簡単な質問かもしれませんがお答えいただけると幸いです。

Comments

[quickquip]

LSTMの由来を書きましょう。kerasっぽいなと思いはしますがだからといって省略されても困ります。

[goma1123]

kerasです。

[quickquip]

質問かタイトルかタグに書いてください。（ここは"質問への追記・修正の依頼"欄であってここに返答する必要はありません）

[goma1123]

ご指摘ありがとうございます。修正いたしました。

Answer 1

出力の次元数でもあり、隠れ状態ベクトルの次元数でもあります。
「隠れ状態ベクトルが出力でもある」と言った方がいいでしょうか?

（"隠れ層"ではないでしょう）

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長・短期記憶 - Wikipedia

LSTMユニットの出力ゲートとも呼ばれる隠れ状態ベクトル