在Keras中，模型通过model.add(LTSM(units=xx, return_sequences = yy, input_shape=zz))进行设置。当将return_sequences设置为true时，是否意味着启用蓝色圈出的箭头，并禁用红色圈出的箭头？反之，当return_sequences设置为false时是否相反？请注意，此图片来源于以下页面：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/fundamentals-of-deep-learning-introduction-to-lstm/，在’4. LSTMs的架构’部分。

回答：

首先，蓝色圈出的箭头是LSTM的核心，它永远不会被禁用，否则你将不会拥有一个RNN/LSTM。该箭头表示从最后一个RNN/LSTM单元获取的值将传递到下一个RNN/LSTM单元，并与下一个输入一起处理。RNN与LSTM之间的唯一区别在于，简单的RNN没有那个蓝色圈出的箭头，只有下面的黑色箭头，而LSTM则有那个箭头作为短期/长期记忆的门控。

其次，关于return_sequences，它通常用于堆叠的RNN/LSTM，意味着你将一层RNN/LSTM垂直堆叠在另一层之上，而不是水平。水平的RNN/LSTM单元代表跨时间的处理，而垂直的RNN/LSTM单元意味着将一层堆叠在另一层之上。

当你将其设置为false时，意味着只有最后一个单元（水平方向）会有那个红色圈出的箭头，而同一层中的所有其他单元都会禁用那个红色圈出的箭头，因此你只会从整个水平层传递一个信息（即该层中最后一个单元传递的信息）。

相反，当你将其设置为true时，来自该水平层的所有单元都会启用那个红色圈出的箭头，并将信息传递到堆叠在其上的层。这意味着如果你想将一个RNN/LSTM层堆叠在另一个层之上，你需要将其设置为true。

最后，更多信息可以参考这本书。它对return_sequences选项有很好的解释：https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/