如何解决在 Keras 中的每个时间步之后，如何在 LSTM 中重置隐藏状态？
我有一个 BiLSTM，我传递序列并将其抛出，前向和后向 LSTM 使用先前的序列输出，就像初始隐藏状态一样。这对前向 LSTM 有好处，但对后向 LSTM 不利，因为当它以这种方式工作时，前向 LSTM 状态正在跳过序列。那么我可以将每个时间步的 BiLSTM 的后向部分重置为零初始状态吗？
这里有一个小例子：
# forward LSTM
forwarf_LSTM = LSTM(units=LSTM_units,return_sequences=True,recurrent_dropout=LSTM_dropout,stateful=True,activation='tanh',recurrent_activation='tanh',batch_input_shape=(BATCH_SIZE,MAX_LEN,N_FEATURES))(input_layer)
# backward LSTM
backward_LSTM = LSTM(units=LSTM_units,go_backwards=True,N_FEATURES))(input_layer)
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