LSTM 代码示例

本节将提供一个简单的 LSTM 代码示例，帮助您了解 LSTM 模型的基本结构和实现方式。

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）是循环神经网络（RNN）的一种，特别适合处理序列数据。

示例代码

以下是一个简单的 LSTM 模型示例，使用 TensorFlow 和 Keras 实现：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 假设有一些序列数据
x_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]]
y_train = [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 LSTM 的知识，可以阅读以下链接：

• TensorFlow 官方文档 - LSTM
• Keras 官方文档 - LSTM

图片示例

以下是一个 LSTM 网络结构的示意图：