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是否有关于我应使用的LSTM电池的最小，最大和“合理”数量的经验法则（或实际规则）？具体来说，我与TensorFlow和property 有关的BasicLSTMCell有关num_units。 请假设我有以下定义的分类问题： t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples 例如，训练示例的数量应该大于： 4*((n+1)*m + m*m)*c c单元数在哪里？我基于此：如何计算LSTM网络的参数数量？据我了解，这应该给出参数的总数，该总数应少于训练示例的数量。

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一段时间以来，我一直在尝试了解强化学习，但是以某种方式，我无法直观地看到如何编写强化学习程序来解决网格世界问题。您能为我推荐一些教科书，以帮助我建立清晰的强化学习概念吗？

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