🧠 LSTM 简介

LSTM 是一种特殊的 RNN 网络，通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题。核心组件包括：

  • 输入门（Input Gate）：控制新信息的输入
  • 遗忘门（Forget Gate）：决定保留或丢弃信息
  • 输出门（Output Gate）：调节输出信息
LSTM_结构图

📜 代码示例

以下为 PyTorch 中实现 LSTM 的基础代码框架：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x, hidden):
        out, hidden = self.lstm(x, hidden)
        out = self.fc(out)
        return out

# 示例用法
model = LSTMModel(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2, output_size=1)
PyTorch_代码示例

📈 应用场景

LSTM 广泛应用于序列数据处理，例如：

  • 时间序列预测（如股票价格）
  • 自然语言处理（如文本生成）
  • 语音识别
序列预测_应用案例

🔗 扩展学习

如需深入了解 LSTM 优化技巧，可参考 LSTM_高级用法。