понимание связей между lstm и плотным слоем

#python #neural-network #lstm

Вопрос:

 model = Sequential()
model.add(LSTM(units = 10, return_sequences = False, input_shape = (10, 4), activation = "tanh"))
model.add(Dense(units = 1, activation = "tanh"))
 

Допустим, это прогнозирование акций NN. Модель будет получать 100 дней в каждую эпоху, и каждый день будет иметь 4 значения (открыто, закрыто,…). Что будет делать плотный слой с входными данными? Сколько у него будет веса?

На каждом входе плотный слой получит массив 2 измерений с формой (10,4), массив 4 длин от каждого нейрона lstm, верно? Один массив получит один вес или 4? Как это добавит эти ценности?