Keras 中的 "cell class" 是什么？
What is a "cell class" in Keras?
或者，更具体地说：ConvLSTM2D 和 ConvLSTM2DCell 之间有什么区别？
SimpleRNN and SimpleRNNCell有什么区别？
同样的问题
Keras 手册在这里不是很冗长。
我可以从 RTFS（阅读那些 fine 来源）看出这些 classes 是不同基础 classes 的后代。名称以 Cell 结尾的那些是 Layer.
的子class
在我的任务中，我需要 class 化视频序列。也就是说，我的 classifier 的输入是一系列视频帧，输出是单个标签（one-hot 编码向量）。
我应该使用什么class？
每个单元格层组合的区别是相同的：
- Cell：Cell 是实际的计算组件，它们接受一个输入，一个过去的状态，并产生一个输出，一个新的状态。这些实际上执行 step 函数，例如包含 GRU 单元的计算。
- RNN 层：这些层包裹相应的单元格以将相同 单元格应用于多个时间步长.因此单元格在输入序列上迭代并根据额外选项收集输出，例如
return_sequences.
或者，更具体地说：ConvLSTM2D 和 ConvLSTM2DCell 之间有什么区别？
SimpleRNN and SimpleRNNCell有什么区别？
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在我的任务中，我需要 class 化视频序列。也就是说，我的 classifier 的输入是一系列视频帧，输出是单个标签（one-hot 编码向量）。
我应该使用什么class？
每个单元格层组合的区别是相同的：
- Cell：Cell 是实际的计算组件，它们接受一个输入，一个过去的状态，并产生一个输出，一个新的状态。这些实际上执行 step 函数，例如包含 GRU 单元的计算。
- RNN 层：这些层包裹相应的单元格以将相同 单元格应用于多个时间步长.因此单元格在输入序列上迭代并根据额外选项收集输出，例如
return_sequences.