问题描述
我正在尝试复制本文概述的LSTM / HMM混合模型：
通过杂交（https://arxiv.org/pdf/1907.04670v1.pdf）提高LSTM和HMM模型的性能
根据该论文，该模型的工作方式是HMM首先要对一些数据进行训练。之后，将在相同的数据上训练LSTM模型，其中来自训练后的HMM的发射概率矩阵 B 将用作LSTM的存储状态，并且不应更新。我正在使用Tensorflow 2.x.根据API，我相信初始化LSTM状态的方法是使用initial_state参数。一旦记忆状态被初始化，有没有一种方法可以防止记忆状态仅在训练期间被更新？
解决方法
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